元认知粒子滤波目标跟踪算法

• 作者: 王钊 陈真
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 粒子滤波 元认知 元认知模型 元认知粒子滤波
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 387-392
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201405052

摘要

经典粒子滤波算法进行复杂背景下的目标跟踪时，不能及时将突变的背景信息更新到目标模板中，容易造成跟踪不稳定，尤其是当突变背景与目标模板相似时，容易造成目标丢失。为了解决此类问题，提出了具有元认知能力的粒子滤波（ MCPF）目标跟踪算法。首先，MCPF对初始化目标模板进行认知，建立目标认知模板和背景认知模板作为MCPF的元认知知识成分，然后，MCPF监控多次迭代后采样粒子的观测信息，刺激产生MCPF元认知体验成分，从而有效地调节MCPF算法的决策机制。实验结果表明，该算法跟踪实时性高、稳定、可靠，当背景发生突变时，能够及时监控到突变，并快速调节决策机制，实现稳定的目标跟踪。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈真	中国石油大学华东信息与控制工程学院	16	30	3.0	4.0
2	王钊	中国石油大学华东信息与控制工程学院	25	39	4.0	5.0