基于最大后验概率密度的粒子过滤器跟踪算法

• 作者: 刘天键 朱善安
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子过滤器 信息过滤器 目标跟踪 跟踪算法
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 目标识别与跟踪
• 页码范围: 9-11,42
• 页数: 4页
• 分类号: V556|TN713
• 字数: 1896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2005.11.003

摘要

Kalman滤波的弱点是它无法解决非线性、非高斯问题的跟踪.为此提出了一种新型的跟踪算法,粒子过滤器算法.该算法采用加权的粒子集模型表示状态的分布,迭代跟踪状态的变化.其优点是它可以适应复杂环境的重叠和遮挡情况,且能同时跟踪多目标.采用最大后验概率模型确保了状态判断和估计的准确性.对重采样的分析减少了算法对噪声的敏感.并把样本安排在目标可能出现的区域.在眼睛跟踪系统上实现了该算法.仿真结果表明MAP模型在精度上与传统的方法比较提高7%.眼睛跟踪的结果证实了仿真的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱善安	浙江大学电气工程学院	261	3211	28.0	44.0
2	刘天键	浙江大学电气工程学院	6	78	4.0	6.0