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【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信号处理与目标跟踪的,主要涉及了一种基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法。
技术介绍
1、目标跟踪是多个应用领域中的核心问题,包括军事、民用、科学研究等。在民用领域,该技术可应用于安全监控、自动驾驶、交通管理等方面。例如,城市监控系统中对行人、非机动车的跟踪可以提高公共安全,自动驾驶车辆需要精确识别和跟踪周围环境中的复杂目标以确保安全驾驶。在科学研究方面,该技术在动物行为研究、环境监测等领域也有广泛应用。例如,生物学家可以通过该技术分类追踪野生动物的活动轨迹,环境科学家可以监测自然灾害的动态变化。但是,对于形状不规则的目标,例如人、动物、复杂机械设备等,传统的跟踪算法往往难以有效应对其多变的形状。
2、在实际应用中,形状不规则目标跟踪方法面临着诸多挑战。首先,目标的形状可能具有高度的复杂性和不确定性,要求算法具备高度的适应性和灵活性。其次,环境中的干扰因素众多,例如遮挡、光线变化、背景复杂等,会带来未知测量噪声统计特性的变化,增加了目标跟踪的难度。因此,算法需要综合考虑这些问题,以提高目标跟踪的精度和鲁棒性。
3、高斯过程模型是一种非参数化的贝叶斯方法,擅长处理复杂的函数逼近问题。它通过定义一个高维空间的多元正态分布,能够灵活地拟合各种复杂的目标形状和运动模式。变分贝叶斯推断是一种近似推断方法,用于在计算复杂的概率模型时提供一种高效的求解途径。它通过将复杂的后验分布近似为一组简单的分布,使得计算变得更加可行。结合这两种方法,可以在动态和不确定性较高的环境中,对形状不规则的目标进行
4、然而,该领域的研究仍然面临许多技术难题。如何在复杂环境中保证高斯过程模型的准确性和稳定性,如何提高变分贝叶斯推断的计算效率等问题,仍需进一步深入研究。尽管国内外的研究机构已经取得了一定的进展,但在实际应用中仍存在诸多挑战,需要不断创新和优化算法,才能实现对形状不规则目标的高效跟踪。
技术实现思路
1、本专利技术正是针对现有技术中无法在适应未知测量噪声统计特性的同时,有效跟踪形状不规则目标的问题,提供一种基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,采用高斯过程(gaussian process,gp)模型描述被跟踪目标轮廓的径向函数,对目标形状建模;采用变分贝叶斯推断(variational bayesian,vb)方法对目标的形状状态和测量噪声进行联合估计,推导未知测量噪声和被跟踪目标形状状态的后验分布形式;采用平方根容积卡尔曼滤波(square-rootcubature kalman filter,sckf)处理形状不规则目标跟踪中的非线性滤波问题,实现复杂形状信息和未知测量噪声的同步估计。本专利技术方法能够有效克服传统跟踪算法在处理未知测量噪声时对复杂目标形状的局限性,显著提高了目标跟踪的精度和鲁棒性。
2、为了实现上述目的,本专利技术采取的技术方案是:基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,采用高斯过程模型描述被跟踪目标轮廓的径向函数,对目标形状建模;采用变分贝叶斯推断方法对目标的形状状态和测量噪声进行联合估计,推导未知测量噪声和被跟踪目标形状状态的后验分布形式;采用平方根容积卡尔曼滤波处理形状不规则目标跟踪中的非线性滤波问题,实现复杂形状信息和未知测量噪声的同步估计。
3、作为本专利技术的一种改进,基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,包括如下步骤:
4、s1:给出初始时刻或t-1时刻的目标形状估计值以及其平方根协方差st-1,通过平方根容积卡尔曼滤波计算出容积点和容积点的一步预测并对未知测量噪声协方差矩阵的估计参数初始化获得和
5、s2:利用步骤s1中得到的计算出状态和平方根协方差的一步预测和st|t-1,在此基础上对容积点进行更新获得
6、s3:利用步骤s1和s2中得到的值,在迭代测量更新前对各变量进行初始化赋值;
7、s4:进行迭代测量更新,通过基于高斯过程模型对形状建模得到的测量方程,以及当前迭代得到的目标状态和测量噪声协方差估计值,计算预测的测量值zt|t-1;
8、s5:通过平方根容积卡尔曼滤波中的测量更新步骤计算状态平方根协方差szz,t|t-1,以及状态和量测的互协方差pxz,t|t-1,最终更新第j次迭代估计的状态和平方根协方差
9、s6:再次计算新的容积点和预测的测量值,计算测量协方差,并更新测量噪声协方差的估计参数得到其估计值
10、s7:当相邻两次迭代估计的测量噪声协方差之间的差值小于设定阈值时,结束迭代,输出估计的状态平方根协方差和参数
11、作为本专利技术的一种改进,所述步骤s1中容积点和容积点的一步预测的计算方式具体为:
12、
13、其中,表示目标形状状态的转移矩阵,n等于的维数,表示矩阵en×2n的第列,
14、
15、对未知测量噪声协方差矩阵的估计参数初始化如下:
16、
17、其中ρ∈(0,1]。
18、作为本专利技术的另一种改进,所述步骤s2中,更新获得容积点具体为:
19、
20、其中,和st|t-1表示状态和平方根协方差的一步预测。
21、作为本专利技术的又一种改进,所述步骤s4中,测量值zt|t-1的计算方式如下:
22、
23、其中,是基于高斯过程模型对形状建模得到的测量方程在t时刻的测量更新zi,t的表示:τ=nt表示t时刻测量的数量。
24、作为本专利技术的又一种改进,步骤s5中,状态平方根协方差szz,t|t-1,以及状态和量测的互协方差pxz,t|t-1的计算方式如下:
25、
26、其中,
27、
28、最终更新第j次迭代估计的状态和平方根协方差
29、
30、其中,zt是当前t时刻的测量集
31、
32、作为本专利技术的更进一步改进,所述步骤s6中更新测量噪声协方差的估计参数得到其估计值的计算方法为:
33、
34、其中,pzz表示测协方差,是第j次迭代估计的预测的测量值。
35、与现有技术相比,本专利技术具有的有益效果:
36、(1)通过高斯过程模型对目标形状和运动模式进行精确建模,避免了传统方法中对目标形状进行简化假设带来的误差,可以显著提高对目标位置的初始估计精度,在不规则目标的跟踪中取得较高的准确性;
37、(2)变分贝叶斯推断通过将复杂的后验分布近似为一组简单的分布,提供了一种高效的求解途径,可以对目标的形状状态和测量噪声进行多次迭代估计,逐步减小估计误差,直至满足预定的精度要求;
38、(3)相比于现有流行的扩展目标跟踪算法,创新性地将高斯过程模型与变分贝叶斯推断相结合,在处理动态环境和复杂形状目标时表现出优越的性能,能够有效处理目标形状的复杂性和环境中的测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于:采用高斯过程模型描述被跟踪目标轮廓的径向函数,对目标形状建模;采用变分贝叶斯推断方法对目标的形状状态和测量噪声进行联合估计,推导未知测量噪声和被跟踪目标形状状态的后验分布形式;采用平方根容积卡尔曼滤波处理形状不规则目标跟踪中的非线性滤波问题,实现复杂形状信息和未知测量噪声的同步估计。
2.如权利要求1所述的基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于,包括如下步骤:
3.如权利要求2所述的基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤S1中容积点和容积点的一步预测的计算方式具体为:
4.如权利要求3所述的基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤S2中,更新获得容积点具体为:
5.如权利要求4所述的基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤S4中,测量值zt|t-1的计算方式如下:
6.如权利要求5所述的基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在
7.如权利要求6所述的基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤S6中更新测量噪声协方差的估计参数得到其估计值的计算方法为:
...【技术特征摘要】
1.基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于:采用高斯过程模型描述被跟踪目标轮廓的径向函数,对目标形状建模;采用变分贝叶斯推断方法对目标的形状状态和测量噪声进行联合估计,推导未知测量噪声和被跟踪目标形状状态的后验分布形式;采用平方根容积卡尔曼滤波处理形状不规则目标跟踪中的非线性滤波问题,实现复杂形状信息和未知测量噪声的同步估计。
2.如权利要求1所述的基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于,包括如下步骤:
3.如权利要求2所述的基于高斯过程和变分贝叶斯推断的不规则目标跟踪方法,其特征在于:所述步骤s1中容积点和容积点的一步预测的计算方式具体为:
4.如...
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