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文档简介
粒子滤波算法的研究,指导教师：答辩人：,论文所研究的内容,概述卡尔曼滤波粒子滤波基于卡尔曼滤波的跟踪基于粒子滤波的跟踪结论,概述,粒子滤波算法是近年来提出的一种较新算法，其目的是用状态空间中未知状态的随机采样点及相应权值近似期望的连续概率分布，并在更新粒子的同时根据算法递推更新权值。二十世纪40年代,提出了维纳滤波理论。然后出现了卡尔曼滤波理论。直到1993年提出了粒子滤波理论。,卡尔曼滤波设计思路,1.取一组初始观测值,.,用作初始分析,2.取初始估值,初始估值方差,3.计算误差方差,Pj,一、卡尔曼滤波,卡尔曼滤波器,卡尔曼滤波的仿真与实现,卡尔曼滤波的预测值,卡尔曼滤波的仿真滤波值,粒子滤波理论,所谓粒子，是形容尺度极小的滤波器，可认为是一个代表了目标状态中的一个点。所谓滤波，是指可以“滤出”目标的当前状态，在估计理论的状态。粒子滤波的含义是指目标状态传播的后验概率可以用若干个粒子来近似表示。,二、粒子滤波,粒子滤波的仿真性能,跟踪,目标跟踪方法有多种分类，比如基于特征的方法、基于运动的方法、基于匹配的方法等等。根据跟踪过程中是否在帧间进行模式匹配，本文统一概括为两类：基于检测的方法和基于识别的方法。,基于检测的方法,基于检测的方法一般利用目标的特征直接在视频图像序列中提取目标，也可以说是从目标捕获的角度进行跟踪。这种方法从全局出发，试图找出目标和非目标之间的区别，这就是基于检测的跟踪方法的基本思想，通常也称为时空分割。,基于识别的方法,基于识别的方法也可称为基于匹配的方法，通常指的是针对目标本身，构造一类明显的特征，或者将一帧图像中的若干图像结构作为辨识的模板，对另一帧做搜索，以寻找对应的部分。,基于卡尔曼滤波的跟踪仿真,三、基于卡尔曼滤波的跟踪,粒子滤波的视觉跟踪,粒子滤波的跟踪框架,粒子滤波的相关跟踪,基于粒子滤波的相关跟踪是以传统相关跟踪（模板匹配）方法中的灰度模板为目标描述形式，用粒子加来表示目标参数的估计值，粒子的权值与相关值成比例,基于粒子滤波跟踪仿真,取N=100的粒子滤波跟踪曲线图,四、基于粒子滤波的跟踪,粒子滤波的跟踪精度分析,跟踪误差统计表,粒子滤波的应用,在目标跟踪与导航、故障诊断、以及金融等许多领域得到广泛应用。,结论,1.研究卡尔曼滤波的理论，分析它的不足之处，仿真结果表明卡尔曼滤波不能解决非线性非高斯问题。2.研究粒子滤波的理论，并进行仿真分析，与卡尔曼滤波仿真结果进行对比粒子滤波方法的使用非常灵活，容易实现，具有并行结构，实用性强。3.研究粒子滤波在实际跟踪中的应用，仿真结果表明粒子滤波适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，以及传统卡尔曼滤波无法表示的
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