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基于瑞利分布的粒子滤波跟踪算法

孙景乐 唐林波 赵保军 刘晴

孙景乐, 唐林波, 赵保军, 刘晴. 基于瑞利分布的粒子滤波跟踪算法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(4): 763-769. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01225
引用本文: 孙景乐, 唐林波, 赵保军, 刘晴. 基于瑞利分布的粒子滤波跟踪算法[J]. 电子与信息学报, 2013, 35(4): 763-769. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01225
Sun Jing-Le, Tang Lin-Bo, Zhao Bao-Jun, Liu Qing. A New Particle Filter Tracking Algorithm Based on Rayleigh Distribution[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(4): 763-769. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01225
Citation: Sun Jing-Le, Tang Lin-Bo, Zhao Bao-Jun, Liu Qing. A New Particle Filter Tracking Algorithm Based on Rayleigh Distribution[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2013, 35(4): 763-769. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01225

基于瑞利分布的粒子滤波跟踪算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01225

A New Particle Filter Tracking Algorithm Based on Rayleigh Distribution

  • 摘要: 粒子滤波是一种非线性滤波算法,在目标跟踪中得到了广泛的应用。基本的粒子滤波算法中粒子散布是通过高斯分布实现的,对于低速运动且变化平缓的目标可以较好地捕获,但是当目标运动状态突然改变时(如突然加速、减速或转弯等),由于高斯分布曲线的拖尾比较轻,粒子散布范围比较小,经常发生目标丢失的现象。针对该问题,该文提出使用瑞利分布来散布粒子,实现粒子的繁殖与传播,同时根据目标的运动速率对瑞利分布参数进行自适应调节,并通过二次粒子滤波方法提高跟踪精度。实验证明,基于瑞利分布的粒子传播机制可以有效提升粒子滤波的目标捕获能力。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-09-20
  • 修回日期:  2012-12-28
  • 刊出日期:  2013-04-19

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