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    基于改進QIPF的弱目標檢測前跟蹤算法的研究

    2017-05-30 17:44:22蔣繼娟
    科技風 2017年9期
    關(guān)鍵詞:粒子濾波

    蔣繼娟

    摘 要:針對弱目標的檢測與定位問題,提出一種改進的擬蒙特卡羅粒子濾波檢測前跟蹤(Imporve Quasi-Maonte Carlo Intelligent Particle Filter Track Before Detect,IQIPF-TBD)算法。解決了粒子多樣性匱乏的問題并有效的降低了粒子數(shù),使追蹤的結(jié)果更加精確。

    關(guān)鍵詞:弱目標;檢測前跟蹤;擬蒙特卡羅;粒子濾波

    目標的檢測與跟蹤[ 1 ]是現(xiàn)在研究的熱點問題。常用的微弱信號檢測跟蹤技術(shù)就是基于粒子濾波的檢測前跟蹤(Particle Filter Track Before Detect,TBD)算法[ 1 ]。

    傳統(tǒng)的PF-TBD算法存在粒子數(shù)分布不均勻和粒子多樣性匱乏的問題,本文在QIPF算法[ 2 ]的基礎(chǔ)上提出了改進的擬蒙特卡羅智能粒子濾波檢測前跟蹤算法。

    1 檢測前跟蹤跟蹤建模

    2 IQIPF-TBD算法

    本文在文獻[4]提出的QIPF-TBD算法的基礎(chǔ)上,在重采樣的過程中引入MH算法,通過不斷迭代完成馬爾科夫[5]形成的過程。

    3 仿真結(jié)果及性能分析

    為了驗證在本章中所改進算法是的優(yōu)越性,分別采用了PF-TBD、QIPF-TBD、QIPF-TBD用MATLAB這3種算法對做勻速運動的目標進行跟蹤。

    我們將所需要的參數(shù)設(shè)置為:

    在6dB的信噪比條件下,目標出現(xiàn)的時刻是第10s,在第40s時消失,目標存在的總數(shù)為30幀。

    [40m,2m/s,60m/s,1m/s]T規(guī)定為初始狀態(tài),目標的馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為Πif =0.9 0.10.1 0.9,蒙特卡羅仿真次數(shù)100次。

    從圖1中我們可以看出,QIPF-TBD算法相于PF-TBD算法的RMSE值減少的較快, IQIPF-TBD算法可以很快的檢測到目標并對于進行跟蹤,RMSE值是三種算法中減少最快的。相比于IQIPF-TBD算法,IQIPF-TBD算法和PF-TBD算法需要較長的時間才會趨于穩(wěn)定。

    參考文獻:

    [1] 張浩.低空目標探測雷達高速目標檢測與跟蹤技術(shù)研究與實現(xiàn)[D].電子科技大學,2016.

    [2] 郭云飛,唐學大,駱吉安,等.一種基于QMC-APF的檢測前跟蹤算法[J].現(xiàn)代雷達,2015, 37(2):33-36.

    [3] Yin S, Zhu X.Intelligent Particle Filter and Its Application to Fault Detection of Nonlinear System[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics,2015,62(6):3852-3861.

    [4] 任子暉,王堅,高岳林.馬爾科夫鏈的粒子群優(yōu)化算法全局收斂性分析[J].控制理論與應(yīng)用,2011,28(4):462-466.

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