【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种滤波器，具体涉及一种用于单目标跟踪的低计算复杂度贝努利滤波器。
技术介绍
单目标跟踪是对杂波环境下移动目标运动状态的实时估计过程。随着随机有限集理论的不断发展，单目标跟踪技术有效地摆脱了复杂数据关联操作的束缚，广泛应用于民用与军用等各类监控领域。近年来，国内外学者深入研究了单目标跟踪技术并取得了大量的优秀成果，许多基于随机有限集理论的目标跟踪学术论文陆续出版在重要的国际期刊上。贝努利滤波器主要是假定目标运动状态为贝努利随机有限集。为了得到近似解，常采用序贯蒙特卡罗方法予以实现。在现有文献中，B.Ristic等学者首先提出了贝努利滤波的数学框架，由采样粒子的运动规律推导出复杂动态系统的预测与更新公式，并应用于目标定位、检测与跟踪等领域。随后，现有文献讨论了一种用于杂波环境下纯方位角跟踪的贝努利滤波器，并结合信息理论判据给出了对应的序贯蒙特卡罗实现。现有文献提出了一种用于不确定量测条件下海事辐射源跟踪的贝努利滤波器，适用于对信源工作切换时间内的目标跟踪。现有文献描述了一种用于漏检条件下的贝努利滤波器，可用于杂波密集环境下的扩展目标检测与跟踪。目前，现有文献提出了一种新型的贝努利滤波器及其序贯蒙特卡罗实现。首先通过改进采样粒子建议密度分布函数降低预测方差，然后采用辅助粒子滤波策略，智能抽取鲁棒性强的粒子及标签来实现目标跟踪。然而，由于粒子滤波的固有缺陷，现有贝努利滤波器的序贯蒙特卡罗实现在预测步与更新步仍需执行很多繁杂的数学操作，存在较高的计算复杂度，在很大程度上限制了对实际目标的跟踪性能。因此，如何提高传统贝努利滤波器的跟踪性能已成为实际应...
【技术保护点】
一种用于单目标跟踪的低计算复杂度贝努利滤波器，其特征在于，分别采用三个随机有限集来表示k时刻的量测方程，即主要目标产生的量测Tk(xk)、可疑目标产生的量测Sk(xk)和状态独立杂波产生的量测Ck；Zk＝Tk(xk)∪Sk(xk)∪Ck (1)其中，Tk(xk)项定义如下：可以看出，由状态xk产生的主要量测所对应的概率为1‑pD，k(xk)。为了表述方便，再将非主要量测zk所对应的集合Sk(xk)与集合Ck统一为：Kk(xk)＝Sk(xk)∪Ck (3)这里，Kk(xk)为两个统计独立的随机有限集的并集，对应的强度函数为：vK，k(zk|xk)＝vS，k(zk)+vC，k(zk|xk) (4)其中，vS，k(·|xk)和vC，k(·)分别为Sk(xk)和Ck的强度函数。而对于状态的独立xk，每个量测zk的概率密度都服从于以下独立同分布：ck(zk)=ck(zk|xk)=vK,k(zk|xk)<vK,k(zk|xk),1>---(5)]]>
【技术特征摘要】
1.一种用于单目标跟踪的低计算复杂度贝努利滤波器，其特征在于，分别采用三个随机有限集来表示k时刻的量测方程，即主要目标产生的量测Tk(xk)、可疑目标产生的量测Sk(xk)和状态独立杂波产生的量测Ck；Zk＝Tk(xk)∪Sk(xk)∪Ck(1)其中，Tk(xk)项定义如下：可以看出，由状态xk产生的主要量测所对应的概率为1-pD，k(xk)。为了表述方便，再将非主要量测zk所对应的集合Sk(xk)与集合Ck统一为：Kk(xk)＝Sk(xk)∪Ck(3)这里，Kk(xk)为两个统计独立的随机有限集的并集，对应的强度函数为：vK，k(zk|xk)＝vS，k(zk)+vC，k(zk|xk)(4)其中，vS，k(·|xk)和vC，k(·)分别为Sk(xk)和Ck的强度函数。而对于状态的独立xk，每个量测zk的概率密度都服从于以下独立同分布：ck(zk)=ck(zk|xk)=vK,k(zk|xk)<vK,k(zk|xk),1>---(5)]]>2.如权利要求1所述的一种用于单目标跟踪的低计算复杂度贝努利滤波器，其特征在于，贝努利滤波器的序贯蒙特卡罗实现过程包括如下步骤：预测步：假定k-1时刻后验的目标存在概率密度可由权重粒子集近似：pk-1(xk-1|Z1:k-1)=·Σi=1Lk-1wk-1(i)δ(xk-1-xk-1(i))---(6)]]>其中，δ(·)表示狄拉克函数，Lk-1为所需的粒子数，为第...
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