论文基于多传感器融合的运动目标跟踪算法是关于本文可作为相关专业传感器论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文传感器论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要： 为了提高多传感器下运动目标跟踪的准确性和实时性,提出了基于多传感器融合下的运动目标跟踪算法.首先采用多个传感器对运动目标的信息进行采集和融合；然后采用混合高斯算法对运动目标的背景进行建模,并采用均值漂移算法实现运动目标跟踪；最后采用仿真实验对算法的性能进行测试.测试结果表明,該算法可以准确地对运动目标实时动态跟踪,提高了目标跟踪的精度.
关键词： 传感器融合； 运动目标跟踪； 信息采集； 运动目标背景建模
中图分类号： TN911.6?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）03?0043?04
Moving object tracking algorithm based on multi?sensor fusion
ZHANG Qing1, XIA Tian1, FAN Yifei1, LIU Tao2
（1. Information & Telecommunication Co., Ltd., State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company, Shanghai 200122, China；
2. Nanjing Yinshi Software Co., Ltd., Nanjing 210037, China）
Abstract： In order to improve the accuracy and real?time performance of the moving object tracking under the condition of multi?sensor, a moving object tracking algorithm based on multi?sensor fusion is proposed. The multiple sensors are used to acquire and fuse the information of a moving target. The hybrid Gaussian algorithm is adopted to model the background of the moving target. The mean value shift algorithm is employed to track the moving target. The simulation experiment is used to test the algorithm performance. The results show that the algorithm can realize the accurate, real?time and dynamic tracking for the moving objects, and improve the accuracy of the target tracking.
Keywords： sensors fusion； moving target tracking； information acquisition； background modelling of moving target
0 引 言
随着信号跟踪技术的不断发展,传感器在运动目标的检测和跟踪领域的应用越来越广泛.运动目标跟踪中的信息采集依靠传感器完成,多传感器可以采集更多的信息量,根据跟踪算法对运动目标的方位和速度进行估计,使目标跟踪受到人们的极大重视[1].
当前运动目标跟踪主要有基于时频分析、回波分析、统计信号分析等目标检测跟踪算法[2?3],它们构建运动目标的回波模型,结合相关的信号处理技术实现对运动目标的参量估计和跟踪识别,取得了一定的研究成果.有学者提出基于自相关匹配率波检测的运动目标跟踪算法[4],采用回波信号模型进行水下运动目标的回波模拟,结合最大似然检测算法实现对目标信息的检测,达到目标跟踪的效果,但该算法受混响干扰大,运动目标的检测性能差,跟踪误差大.利用传感器网络实现运动目标跟踪的实时性和隐蔽性特点是当前的主要研究方面,尤其是多传感器融合的运动目标跟踪问题.
为了提高多传感器下运动目标跟踪的准确性和实时性,提出基于多传感器融合下的运动目标跟踪算法.首先采用多个传感器对运动目标的信息进行采集和融合,然后采用混合高斯算法对运动目标背景进行建模,并采用均值漂移算法实现运动目标的跟踪,实验结果表明,该算法可以准确地对运动目标实时动态跟踪,提高了目标跟踪的精度.
1 运动目标信息采集和融合
1.1 多传感器网络的运动目标跟踪方程设计
采用多传感器网络模型进行运动目标信息采集和融合,考虑一匀速运动的目标在混响背景下,运动目标跟踪的特征状态方程描述为：
[x（k+1）等于A（k）x（k）+Γ（k）w（k）] （1）
[zi（k）等于Hi（k）x（k）+ui（k）, i等于1,2,等,N] （2）
式中：[x（k）∈Rn×1]为运动目标的回波信息矩阵；[A（k）∈Rn×n]为运动目标回波幅值转移矩阵；背景干扰噪声[w（k）]是均值为零且方差为[Q（k）]的高斯白噪声；[Γ（k）]为非平稳信号驱动矩阵；[zi（k）∈Rp×1]为第[i]个传感器采集的运动目标回波测量信息；[Hi（k）∈Rp×n]为运动目标的冲激响应测量矩阵；过程干扰噪声[ui（k）∈Rp×1]是均值为零且方差为[Di（k）]的高斯白噪声.
假定运动目标的跟踪过程噪声[w（k）]与[ui（k）]之间存在自相关性,结合传感器的脉冲信号进行目标的回波测量,得到运动目标信息采样的多传感器网络模型描述为：
总结:该文是关于传感器论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
参考文献：
1、 基于多信号特征和D—S证据理论融合下肢运动模式识别 摘 要：针对下肢运动模式识别中出现的单一信号特征识别方法不能准确、可靠地识别出下肢的运动模式，以及多信号特征识别方法所带来的维数灾难问题。提出一。
2、 基于ORB特征点匹配多目标跟踪算法 摘 要：视频中的多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题 针对多目标跟踪过程中由于目标缩放、旋转、扭曲以及遮挡等问题的存在导致目标易丢失的问题，。
3、 基于DM6437的运动目标跟踪系统 摘 要： 为了克服智能视频监控系统可视范围有限，单纯硬件改进增加系统成本的问题，提出一种运动目标跟踪系统，运用混合高斯背景模型的方法实现运动目标。
4、 基于改进高斯混合模型的体育视频运动目标检测和跟踪 摘 要： 针对当前体育视频运动目标检测存在的弊端，提出改进高斯混合模型的体育视频运动目标检测与跟踪方法。通过分析高斯混合模型的弊端，保留原有的“。
5、 基于能量有效水下分布式粒子滤波跟踪算法 摘 要： 为降低水下无线传感器网络目标跟踪算法能耗并提高定位精度，提出基于能量有效的分布式粒子滤波跟踪算法（EEPF算法）。EEPF算法通过能量。