《粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用研究（59页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、武汉理工大学 硕士学位论文 粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用研究 姓名：雷育华 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：饶文碧 20090501 摘要 目标跟踪是典型的动态系统状态估计问题。线性、高斯条件下，卡尔曼滤 波是最优估计。但实际应用中，运动目标极少满足单一模型和线性、高斯条件。 在强非线性、非高斯环境下，卡尔曼系列滤波器将出现精度下降，甚至发散， 无法满足应用需求。粒子滤波为离散时间的递推滤波问题提供了一种近似的贝 叶斯解决方法，可以处理任意非线性、非高斯系统，因此具有重要的理论和实 际意义。 粒子滤波算法通过一组加权粒子对后验概率密度进行近似，序贯重要性采 样是其主要
2、算法之一，但序贯重要性采样算法存在粒子权值退化问题。另外， 很多实际动态非线性系统存在可分离高斯、线性子结构，研究者们提出 R a o B l a c k w e l l i z e d 粒子滤波算法来处理这类问题，但R a o B l a c k w e l l i z e d 粒子滤 波算法在线性部分的每个粒子上都对应一个卡尔曼滤波器，使得计算量非常之 大，不便于实际应用。 论文以机动目标跟踪为研究背景，分析了粒子滤波算法存在的几个主要问 题，针对上述两个方面分别改进了粒子滤波重采样算法和R a o B l a c k w e l l i z e d 粒 子滤波算法。在系统重采样算法的基础
3、上，选用特定的数值代替随机数产生过 程，各采样点相对位置固定，使得样本分布均匀，获得与系统重采样同样的权 值方差的同时，免去了随机数产生步骤，从而减少了算法计算代价：针对可分 解出线性、高斯子系统的非线性系统，改进算法以R a o B l a c k w e l l i z e d 粒子滤波 算法基础，分别针对线性部分和非线性部分进行改进。非线性部分，使用高斯 粒子滤波算法代替普通粒子滤波算法，不需要重采样，不仅减少了计算代价， 也避免了重采样引入的样本枯竭等问题。线性部分，仅使用一个卡尔曼滤波器， 而不是每个粒子对应一个卡尔曼滤波器，降低了运算强度。 论文研究结果表明，改进算法在保持与原算法
4、精度一致的前提下，降低了算 法时间复杂度，缩短了算法运行时间。通过对算法仿真和结合交互多模型方法 对机动目标进行跟踪的结果进行分析，迸一步验证了改进算法性能与理论分析 一致，在运行时间缩短的情况下，取得了预期的跟踪效果。 关键字：粒子滤波，重采样，R a o B l a c k w e l l i z e d ，目标跟踪，非线性非高斯 A b s t r a c t T a r g e tt r a c k i n gi sat y p i c a lp r o b l e mo fd y n a m i cs y s t e ms t a t ee s t i m a t i o n U n
5、 d e r l i n e a rG a u s s i a nc o n d i t i o n s ，t h eK a l m a nf i l t e ri St h eo p t i m a le s t i m a t i o n H o w e v e r , i n t h ea c t u a la p p l i c a t i o n ，t h em o v i n gt a r g e tr a r e l ym e e t sas i n g l em o d e la n dal i n e a r G a u s s i a nc o n d i t i o n
6、s ，e s p e c i a l l yi nt h es t r o n g l yn o n l i n e a r n o n - G a u s s i a ne n v i r o n m e n t ， t h ea c c u r a c yo ft h eK a l m a ns e r i e sf i l t e r sw i l lb ed e c r e a s e do re v e nd i v e r g e n t ，a n dc a n n o ts a t i s f yt h er e q u i r e m e n t s P a r t i c l
7、 ef i l t e rh a sp r o v i d e da na p p r o x i m a t eB a y e s i a n s o l u t i o nf o rd i s c r e t e - t i m e r e c u r s i v e f i l t e r i n g ，w h i c hC a nh a n d l ea r b i t r a r y n o n _ - l i n e a r n o n G a u s s i a ns y s t e ma n dh a sb e e nc o n c e m e da n dr e s e a
8、r c h e df o ri t sg r e a t t h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e T h ek e yi d e ao fp a r t i c l ef i l t e ri st o r e p r e s e n tt h er e q u i r e dp o s t e r i o rd e n s i t y f u n c t i o nb yas e to fr a n d o ms a m p l e sw i t ha s s o c i a t e dw e i
9、g h t sa n dt o c o m p u t e e s t i m a t e sb a s e do nt h e s es a m p l e sa n d w e i g h t s S e q u e n t i a li m p o r t a n c es a m p l i n g ( S I S ) a l g o r i t h mi so n eo ft h em a i na l g o r i t h m so fp a r t i c l ef i l t e r , b u tac o m m o np r o b l e mw i t h t h eS
10、 I S p a r t i c l e f i l t e ri st h e d e g e n e r a c yp h e n o m e n o n I na d d i t i o n ，t h e R a o B l a c k w e l l i z e dp a r t i c l ef i l t e ri sap o w e r f u lc o m b i n a t i o no ft h ep a r t i c l ef i l t e ra n d t h eK a l m a nf i l t e r , w h i c hC a nb eu s e dw h
11、 e nt h eu n d e r l y i n gm o d e lc o n t a i n sal i n e a r s u b s t r u c t u r e ，s u b j e c tt oG a u s s i a nn o i s e B u te a c hp a r t i c l er u n saK a l m a nf i l t e r , i ti S h a r df o ra c t u a la p p l i c a t i o nb e c a u s eo ft h ei m m e n s ec a l c u l a t i o n U
12、n d e rt h eb a c k g r o u n do fm u l t i t a r g e tt r a c k i n g ，af e wm a jo ri s s u e so ft h ep a r t i c l e f i l t e rw e r ea n a l y z e di nt h i st h e s i s I nv i e wo ft h ea b o v e m e n t i o n e dt w oa s p e c t s t h e r e s a m p l i n ga l g o r i t h m a n dR a o B l a
13、c k w e l l i z e d p a r t i c l e f i l t e rw e r e i m p r o v e d r e s p e c t i v e l y B a s e d o nt h e s y s t e m a t i cr e - s a m p l i n ga l g o r i t h m ，t h ei m p r o v e d r e s a m p l i n ga l g o r i t h mr e p l a c i n gt h er a n d o mn u m b e rg e n e r a t o rp r o c e
14、 s sw i t hs p e c i f i c v a l u e s ，t h u sr e d u c i n gt h ec o s to ft h ea l g o r i t h m ；f o rt h eu n d e r l y i n gm o d e lc o n t a i n sa l i n e a r s u b s t r u c t u r e ，s u b j e c tt oG a u s s i a nn o i s e ，t h ei m p r o v e dR a o B l a c k w e l l i z e d p a r t i c l
15、 ef i l t e ru s et h eG a u s s i a np a r t i c l ef i l t e ri np l a c eo ft h eg e n e r a lp a r t i c l ef i l t e r a l g o r i t h m ，w h i c h d o e sn o t r e q u i r er e s a m p l i n gs t e p ，n o to n l y r e d u c e dt h e c o m p u t a t i o n a lc o s t ，b u ta l s ot oa v o i dt h
16、 ea f f e c to ft h er e s a m p l i n gi s s u e ss u c ha s I l T l l er e s e a r c hr e s u I t so f t h i st h e s i ss h o wt h a tt h ei m p r o v e da l g o r i t h m sr e d u c e d t h e c o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t yw h i l e a Sa c c u r a c ya st h eo r i g i n a la l g o r i t h m ，a n ds h o r t e nt h e m n n i n gt i m e o fm ea l g o r i t m T h r o u g ht h e s i m u l a t i o na n dc o m b i n a t i o n o ft h e i n t e r a C t i v
