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基于優(yōu)化AGA與輔助邊緣粒子濾波的目標跟蹤方法
DOI:
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作者:
作者單位:

遼寧工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391

基金項目:

國家自然科學(xué)基金面上項目(51679116),遼寧省高等學(xué)校創(chuàng )新人才支持計劃項目(LR2017068)。


Target tracking method based on optimized AGA and auxiliary marginal particle filter
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    摘要:

    目標跟蹤是當今的重要研究課題,廣泛應用于通信導航、計算機視覺(jué)與自動(dòng)控制等領(lǐng)域。針對現有的邊緣粒子濾波算法目標跟蹤可靠性低的問(wèn)題,提出了一種基于優(yōu)化自適應遺傳算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)和輔助邊緣粒子濾波的目標跟蹤方法。在狀態(tài)空間降維的基礎上,推導出嶄新的輔助邊緣粒子濾波框架,有機地將目標運動(dòng)的狀態(tài)劃分成線(xiàn)性分量和非線(xiàn)性分量。對于線(xiàn)性分量,沿用卡爾曼濾波估計;對于非線(xiàn)性分量,植入輔助變量構建顯式概率分布函數。另一方面,提出了一種的優(yōu)化AGA實(shí)時(shí)調節交叉概率與變異概率具有非線(xiàn)性特性,以期篩選出優(yōu)越的粒子擬合目標的運動(dòng)狀態(tài)。實(shí)驗結果表明,所提出的方法能有效跟蹤常見(jiàn)目標,具有估計準確的優(yōu)點(diǎn)。

    Abstract:

    Target tracking has become an important research topic, which applies in communication navigation, computer video and auto control fields. Aiming at the low tracking reliability of the existing marginal particle filter (MPF) algorithm, a target tracking method based on optimized adaptive genetic algorithm (AGA) and auxiliary MPF is presented. According to reduced dimension in state space, a novel auxiliary MPF is derived firstly, where the target motion state is organically separated into both linear component and nonlinear component. In view of linear component, the Kalman filter is utilized. As for nonlinear component, the explicit proposal probability distribution function is achieved based on auxiliary filtering variable. Besides, an optimized AGA is presented to adjust both crossover probability and mutation probability for drawing robust particles that can approximate target motion state. The example results indicate that the proposed method can effectively track normal targets with accurate estimation.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李波,景慶陽(yáng).基于優(yōu)化AGA與輔助邊緣粒子濾波的目標跟蹤方法計算機測量與控制[J].,2020,28(5):165-169.

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  • 收稿日期:2019-10-14
  • 最后修改日期:2019-10-28
  • 錄用日期:2019-10-28
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-05-25
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