基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法與硬件實(shí)現(xiàn)研究.pdf

1、近年來(lái),粒子濾波(又稱(chēng)為序貫Monte Carlo濾波)漸漸成為了目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。在此背景下,本學(xué)位論文主要研究了基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法及其FPGA硬件實(shí)現(xiàn)。
　　 論文首先研究了粒子濾波算法的重采樣步驟,提出了一種基于閾值的簡(jiǎn)化重采樣算法,并給出其FPGA硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。由于采用了基于閩值的簡(jiǎn)化機(jī)制,重采樣模塊的硬件實(shí)現(xiàn)較為簡(jiǎn)單。仿真結(jié)果表明該重采樣算法具有與傳統(tǒng)的系統(tǒng)重采樣算法相似的均方根誤差(RMSE)及軌跡

2、丟失性能。FPGA硬件平臺(tái)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法結(jié)構(gòu)具有功耗更小,存儲(chǔ)效率更高,速度更快等優(yōu)勢(shì)。
　　 在此基礎(chǔ)上,論文研究了基于粒子濾波的純方位跟蹤算法的硬件實(shí)現(xiàn)。針對(duì)粒子濾波運(yùn)算量大,硬件復(fù)雜度高的問(wèn)題,論文提出了一種簡(jiǎn)化的粒子濾波算法。在算法研究的基礎(chǔ)上,側(cè)重研究了基于FPGA的硬件電路實(shí)現(xiàn)方法,給出了系統(tǒng)的整體硬件結(jié)構(gòu)及各個(gè)子模塊的實(shí)現(xiàn)方案。硬件實(shí)驗(yàn)表明,該簡(jiǎn)化濾波器可以實(shí)現(xiàn)對(duì)被動(dòng)目標(biāo)的純方位跟蹤,并具有較快的處理速度。

3、此外,針對(duì)粒子濾波純方位跟蹤算法中因過(guò)程噪聲比測(cè)量噪聲小而導(dǎo)致的粒子匱乏問(wèn)題,論文提出了一種粒子粗糙化方法及其硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。該方法充分利用權(quán)值較大粒子的新息對(duì)重采樣后的粒子進(jìn)行粗糙化加擾處理,從而增加了粒子的多樣性。仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在基本不增加硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度及運(yùn)行時(shí)延的前提下,該方法可以較好地解決純方位跟蹤問(wèn)題中的粒子匱乏現(xiàn)象。
　　 考慮到傳統(tǒng)多模粒子濾波算法中每一模型的粒子使用數(shù)目是時(shí)變的,不利于硬件實(shí)現(xiàn),論文提出了一種

4、易于硬件實(shí)現(xiàn)的跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)的多模粒子濾波算法。該算法將“當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型與勻速運(yùn)動(dòng)模型相組合,并假設(shè)先驗(yàn)?zāi)Ｐ透怕始澳Ｐ娃D(zhuǎn)化概率是固定不變的,因此避免了多模型算法的模型選擇問(wèn)題且可以保證每一模型使用固定的粒子數(shù),從而具有確定的運(yùn)行時(shí)間,可以用固定的硬件結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)。為了提高系統(tǒng)的運(yùn)行速度,該算法還為每一模型的重采樣模塊引入獨(dú)立Metropolis Hastings采樣算法,無(wú)需等待計(jì)算所有粒子的權(quán)值就可以開(kāi)始運(yùn)行重采樣操作。此外,論文還給出了系

5、統(tǒng)重采樣/采樣模塊的實(shí)現(xiàn)方案及系統(tǒng)的整體硬件結(jié)構(gòu)。FPGA硬件平臺(tái)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在保證跟蹤性能的同時(shí),更易于硬件實(shí)現(xiàn)且具有較快的運(yùn)行速率。
　　 論文最后研究了基于概率假設(shè)密度(PHD)粒子濾波的多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。在介紹了基于隨機(jī)集理論的PHD粒子濾波多目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上,論文提出了一種跟蹤多機(jī)動(dòng)目標(biāo)的新穎多模PHD粒子濾波算法,在無(wú)需知道目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型及模型間的轉(zhuǎn)化概率情況下可以獲得較好的跟蹤性能,且具有比傳統(tǒng)多模P