张仲凯
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于均值漂移粒子滤波的目标跟踪算法研究被引量：1
- 2009年
- 针对粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法(Mean Shift)与粒子滤波(PF)算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,改善了传统粒子滤波器的退化现象,减少了算法的运行时间,通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤波进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,Mean Shift PF具有更高的跟踪精度,并且运行时间显著减少。
- 康健张仲凯芮国胜
- 关键词：均值漂移粒子滤波
- 基于辅助粒子滤波的机动目标跟踪研究
- 2009年
- 针对机动目标跟踪巾扩展卡尔曼算法（EKF）收敛速度慢、跟踪精度低的问题，基于粒子滤波（PF）和辅助粒子滤波（APF）的基本思想，结合目标先验信息将速度约束条件加入到跟踪过程巾，对辅助粒子滤波算法进行了仿真分析，与扩展卡尔曼进行仿真对比，分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明，对机动目标跟踪问题，辅助粒子滤波不仅解决了扩展卡尔曼线性化困难难题，与EKF相比还具有收敛速度快，跟踪精度高的优点。
- 张仲凯康健芮国胜
- 关键词：目标跟踪
- 基于速度约束的粒子滤波算法研究被引量：1
- 2010年
- 为了提高二维机动目标被动跟踪性能,基于粒子滤波(PF)的基本思想,结合目标的先验信息,将速度约束条件加入到跟踪过程中,通过抛弃约束外粒子,并对粒子分布和权值进行调整来提高算法的执行效率。对新算法进行了仿真分析,并与粒子滤波算法进行了仿真对比。结果表明,新算法具有收敛速度快、跟踪精度高的优点。
- 张仲凯康健芮国胜
- 关键词：粒子滤波目标跟踪
