粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法

• 作者: 付红霞 李家宁 李正周 葛丰增 邵万兴 金钢
• 来源期刊: 强激光与粒子束
• 学科: 工学
• 关键词: 红外小弱目标跟踪 稀疏表示 粒子滤波 联合分类字典
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 高功率激光与光学
• 页码范围: 021001-1-021001-6
• 页数: 1页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11884/HPLPB201628.021001

摘要

评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题，提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典，即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典，有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度；建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型，采用随机估计法对字典子空间进行在线更新，实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明，该方法增强了随机粒子的状态估计能力，提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金钢	中国科学院光束控制重点实验室	30	236	9.0	13.0
5	李正周	重庆大学通信工程学院	29	221	9.0	12.0
9	付红霞	重庆大学通信工程学院	4	26	4.0	4.0
10	葛丰增	重庆大学通信工程学院	2	8	2.0	2.0
11	李家宁	重庆大学通信工程学院	2	11	2.0	2.0
12	邵万兴	重庆大学通信工程学院	3	19	3.0	3.0