基于多模態(tài)的粒子濾波多目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤作為計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)重要研究方向，在軍事和國(guó)防領(lǐng)域受到越來(lái)越多的重視，現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)中，如何對(duì)飛機(jī)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤和精確打擊，成為克敵制勝的關(guān)鍵。由于重采樣過(guò)程中，粒子多樣性的退化，傳統(tǒng)的粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法在應(yīng)對(duì)目標(biāo)姿態(tài)劇烈變化和突然消失等情況時(shí)效果有限，如何在減少計(jì)算量的同時(shí)保持粒子多樣性就顯得非常重要。
　　在移動(dòng)背景下，本文提出了一種多層粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法，將粒子劃分主粒子和從粒子，通過(guò)從粒子對(duì)主粒子進(jìn)行優(yōu)化，改善

2、了粒子的多樣性；提出一種多模態(tài)粒子濾波多目標(biāo)跟蹤算法，由于目標(biāo)數(shù)目的增加會(huì)帶來(lái)計(jì)算量的指數(shù)上升，通過(guò)融入Mean Shift算法來(lái)大幅減少計(jì)算量。本文分別通過(guò)對(duì)提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明了算法的可行性。本文主要包括以下工作內(nèi)容：
　　本文將傳統(tǒng)粒子濾波作為出發(fā)點(diǎn)，理論分析并通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法，根據(jù)結(jié)果發(fā)現(xiàn)重采樣過(guò)程中粒子喪失了多樣性。
　　嘗試通過(guò)增加粒子個(gè)數(shù)的方法來(lái)改善粒子的多樣性，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比

3、，發(fā)現(xiàn)僅僅增加粒子個(gè)數(shù)會(huì)帶來(lái)計(jì)算量的指數(shù)上升，并且?guī)?lái)的改善效果十分有限。
　　提出一種多層粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法，將采樣粒子劃分為主粒子和從粒子，從粒子用于保存主粒子的狀態(tài)并對(duì)主粒子進(jìn)行優(yōu)化。在重采樣的過(guò)程中，只有對(duì)主粒子進(jìn)行更新而從粒子保持不變，最后，用主粒子來(lái)估計(jì)目標(biāo)的狀態(tài)。這種改進(jìn)在一定程度上保證了粒子的多樣性，在應(yīng)對(duì)目標(biāo)發(fā)生形態(tài)變化和暫時(shí)性的消失的問(wèn)題有很好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法優(yōu)于基本的粒子濾波算法。