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基于粒子滤波器的目标跟踪算法研究

刘运杰  
【摘要】: 目标跟踪在机器人技术、智能武器、医学图像处理等各个领域都有着广泛的应用,在这些应用的现实环境中存在着各种不确定性的因素,给测量的数据带来了一定的误差。因此,很多学者提出了各种新思想、新方法,以减小噪声影响、提高跟踪效果。 贝叶斯理论是对这种不确定性信息进行处理的工具,有着广泛的应用。以贝叶斯理论为基础的卡尔曼滤波对线性高斯问题有着较高的精度,却无法应用于非线性、非高斯问题。因此,有学者提出了粒子滤波算法,通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,它用粒子的加权和来近似真实的后验概率分布,精度可以逼近最优估计。但是,粒子滤波存在严重的退化现象,使得大量的计算浪费在权值几乎为零的粒子上,后来,有人提出了重采样算法,但是随之也引入了粒子匮乏现象,使得重采样后的粒子种类不足以近似准确的后验概率密度。 本文通过对跟踪领域中粒子滤波算法研究,提出了两种改进的粒子滤波方法,一种是基于预处理的方法,该方法用新生的大权值粒子来代替部分小权值粒子,提高重采样之后的粒子多样性,减小重采样次数,提高实时性。另一种方法是对粒子权重开平方,减小各个粒子之间的权重差异,提高重采样后的粒子多样性。仿真结果表明,这两种方法改善效果明显。 另外本文还对粒子滤波技术的FPGA实现进行了分析,完成了FPGA实现的系统架构及其系统级的设计和仿真。同时对改进部分做了功能和时序的仿真。仿真结果表明,系统级的架构正确。


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