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深度确定性策略梯度下运动目标识别及无人机跟随: 2024年; 针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)平台采集运动目标图像信息过程中因UAV自身的飞行状态、环境的干扰、目标的随机性等原因易产生运动目标丢失等问题,提出了一种基于运动目标识别的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法UAV跟随方法。面向高速公路的车辆目标,分析了UAV高度、位姿与高速车辆运动之间的关系,建立了移动平台目标检测帧率的速度自适应模型,根据目标的运动状态计算能够相匹配UAV的飞行状态,实时修正飞行姿态与速度,使UAV能够保持与目标的相对位置和角度。继而基于DDPG算法价值网络估计UAV在不同状态下采取特定动作的价值,策略网络生成UAV在给定状态下采取动作的策略,给予UAV飞行高度、速度控制参数用于目标跟踪,使UAV能够根据目标的运动变化自动调节飞行状态,实现运动目标的自适应跟随。仿真实验表明:DDPG算法能够提供稳定的飞行姿态数据,为UAV的跟随任务提供了可靠的控制基础;通过在真实场景下实验验证,UAV能够实时跟踪速度范围0~33 m/s、半径为120 m的圆形面积内的地面运动目标,且在续航范围内能够实现持续稳定跟随。; 刘欣刘欣刘成宇高涵; 关键词：高速公路动态规划目标跟踪

自适应非线性GM-PHD滤波及在无源跟踪中的应用: 2015年; 首先针对无源传感器目标跟踪中的非线性问题,将高斯-厄米特求积分规则运用于高斯混合概率假设密度滤波,提出一种求积分卡尔曼概率假设密度滤波。其次,针对未知时变过程噪声,将基于极大后验估计原理的噪声估计器运用到概率假设密度滤波中,同时依据目标状态一步预测与状态滤波结果之间的残差,提出一种对滤波发散情况判断和抑制的算法。最后通过无源传感器双站跟踪仿真表明:相较于已有的非线性高斯混合概率假设密度滤波,所提算法有更高的精度,并且在未知时变噪声环境中具有较好跟踪效果。; 危璋冯新喜刘钊刘欣; 关键词：无源跟踪噪声估计

基于无迹变换的多目标高斯混合粒子PHD滤波: 2015年; 针对在杂波环境下,一般的高斯混合粒子PHD出现滤波精度不高、滤波发散的问题,提出了一种基于无迹变换的高斯混合粒子PHD。该算法在高斯混合粒子PHD预测的基础之上,采用无迹变换进行重要性采样,结合观测值对采样粒子进行更新,获得重要性密度函数,然后对PHD进行更新。最后,将该算法与高斯混合粒子PHD进行比较;仿真结果表明,该算法在有效提高高斯混合粒子PHD精度的同时,还能提高系统的稳定性。; 刘欣冯新喜孔云波王兢; 关键词：多目标跟踪概率假设密度滤波

自适应高斯厄米特粒子PHD滤波多目标跟踪算法被引量：1: 2016年; 针对高斯厄米特粒子概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)算法可能导致滤波计算复杂度较高、精度不强,性能较差的问题,提出一种自适应高斯厄米特粒子PHD的改进算法,该算法通过在高斯变换的过程中引入阈值,以该阈值为界剔除权值较小的积分点,对大于阈值的积分点进行归一化处理,在保证滤波精度的基础之上,减小权值较小点在计算上带来的冗余;另外在高斯厄米特滤波的过程中引入了自适应因子,适当调整高斯厄米特滤波过程中的增益,自适应调节滤波的均值与方差,以提高滤波过程的精度。仿真结果表明:改进后的算法相比于高斯厄米特粒子PHD算法在精度上有明显提高,同时简化了计算复杂度,达到预期的目的。; 刘欣冯新喜王鹏; 关键词：自适应滤波多目标跟踪

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刘欣