改进的卡尔曼滤波与均值漂移目标跟踪算法

• 作者: 唐心亮 孟军英 王敬涛 韩明
• 来源期刊: 战术导弹技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼 非线性滤波 目标跟踪 均值漂移聚类 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 115-123
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16358/j.issn.1009-1300.2019.8.145

摘要

为了实现更加理想的运动目标跟踪,提出了改进的卡尔曼滤波与均值漂移目标跟踪算法.该算法采用粒子滤波与Kalman滤波相结合实现非线性滤波,首先利用粒子滤波对运动目标的状态变量进行估计,然后对目标估计状态进行卡尔曼滤波,解决观测方程为非线性的问题.最后利用Mean-shift算法进一步聚类粒子,使抽样的粒子集更符合实际的目标概率模型,从而增加有效粒子数目,减少粒子退化.经过预测迭代,从而达到对运动目标运行轨迹的修正,并采用仿真实验进行算法性能测试.结果 表明,相对于其他算法或者是传统算法,在相同的条件下该算法不仅提高了目标跟踪的精度,并且降低了计算复杂度,实时性较好.