红外图像弱小目标
红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要
红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要红外图像在现代战争中发挥着越来越重要的作用，因为其具有隐蔽性和不受光照干扰的特点。
红外图像中的弱小目标检测和跟踪算法是目前研究的热点之一。
本文主要综述红外图像中弱小目标检测前跟踪算法的研究现状，包括传统算法、深度学习算法和集成算法。
传统算法传统的弱小目标跟踪算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移等。
这些算法主要是针对静态场景下的目标跟踪，对于动态场景下的目标跟踪效果较差。
在红外图像中，目标的纹理和亮度变化较为复杂，所以传统算法在红外图像中跟踪效果不佳。
深度学习算法深度学习算法是近年来应用最广泛的目标跟踪算法之一。
深度学习算法能够自动学习特征，适用于复杂多变的目标跟踪环境。
在红外图像中，深度学习算法也取得了很好的效果。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短记忆网络（LSTM）等。
由于这些算法的训练需要大量的标注数据，因此数据量不足时需要结合传统算法来进行跟踪。
集成算法集成算法是将多个跟踪算法集成到一起，以得到更好的跟踪效果。
目前常用的跟踪集成算法是基于多特征融合和多分类器融合的方法。
多特征融合包括将颜色、纹理、轮廓等多个特征融合在一起，使得跟踪算法更具鲁棒性。
多分类器融合则是同时使用多种分类器，如SVM、Adaboost等，对目标进行分类和跟踪。
总的来说，弱小目标检测前的跟踪问题是一个非常重要的研究方向。
虽然深度学习算法在红外图像中的跟踪效果良好，但是由于训练需要大量标注数据，因此在数据量不足的情况下需要结合传统算法进行跟踪。
集成算法也是近年来研究的热点之一，对跟踪效果的提高起到了重要作用。
ft红外弱小目标检测算法
ft红外弱小目标检测算法说起红外弱小目标检测，咱们可能马上会想起那些科幻电影里的场景：夜晚，黑漆漆的天，突然一束光从远处射来，目标被精准地锁定。
看上去有点不可思议吧？但红外技术就是这样一个有点魔法般的存在，它能通过探测物体释放的热量来识别目标。
而所谓的“弱小目标”呢，就是那些在温度差异不大、比较难被察觉的物体，比方说，小小的无人机、隐身飞行器，甚至是远处的动物。
而“检测算法”呢，就是帮我们发现这些目标的秘密武器，虽然有些复杂，但并不意味着它就一定需要复杂的操作或者高大上的技术，实际上很多时候它就像是你身边的那个聪明的小伙伴，默默地为你提供帮助。
先说说红外图像。
你可以把红外图像想象成一张由热量信息构成的照片。
那种照片可不是一般的照片，它不需要光线，就像我们在漆黑的夜晚也能看到一样。
所以，红外探测器可以在夜晚甚至是雾霾天气中依然能看到物体。
这个就像你在一个漆黑的房间里，突然眼前亮起一盏夜视灯，你能清晰地看到平时看不见的东西。
但是，大家别忘了，红外图像和普通的光学图像不一样，它更像是“热量的地图”。
所以，弱小目标的检测其实就是在这张热量地图上，找到那些不显眼、很难察觉的“小点儿”。
说起来，这种检测并不简单。
你想，目标可能太小，目标与背景的温差也可能微乎其微，检测算法就得特别细心。
这些目标可能和周围环境几乎没有什么区别，感觉就像是找针掉在了大海里。
就拿无人机来说，飞得那么高，离得那么远，只有一小小的热源，在这片广阔的天地里怎么找到它呢？有些算法就像是个“侦探”，它得把整个“案件”摸清楚，仔细分析环境，再用最巧妙的办法把那个弱小的目标从复杂的背景中“抓出来”。
红外弱小目标的检测，不像咱们用肉眼看东西那么直接。
它有时会受到背景干扰，也就是说，周围的环境热量变化、温度波动，甚至是阳光照射下的物体都可能误导你。
有时候甚至就连算法本身都得经受住考验。
你想象一下，整个检测过程就像是在玩一场“寻宝”游戏，稍不注意就可能错失了目标。
《红外弱小目标识别与追踪算法研究》范文
《红外弱小目标识别与追踪算法研究》篇一一、引言随着红外技术的不断发展，红外成像系统在军事、安全、监控等领域得到了广泛应用。
然而，由于红外图像中目标通常呈现弱小特征，如信噪比低、对比度差等，使得红外弱小目标的识别与追踪成为一项具有挑战性的任务。
本文旨在研究红外弱小目标的识别与追踪算法，以提高红外图像中目标的检测和跟踪精度。
二、红外弱小目标的特点红外弱小目标在图像中通常表现为低亮度、小尺寸、信噪比低等特点。
这些特点使得传统目标检测与追踪算法在处理红外图像时面临诸多困难。
此外，由于目标运动的不确定性、背景的复杂性以及各种干扰因素的影响，使得红外弱小目标的识别与追踪更加复杂。
三、红外弱小目标识别算法研究针对红外弱小目标的识别问题，本文提出了一种基于多尺度特征融合的识别算法。
该算法通过融合不同尺度的特征信息，提高目标的表征能力，从而增强对弱小目标的识别效果。
具体而言，该算法首先利用多尺度卷积神经网络提取目标的多尺度特征；然后，通过特征融合技术将不同尺度的特征信息进行融合，形成更加丰富的目标表征；最后，利用分类器对融合后的特征进行分类，实现目标的识别。
四、红外弱小目标追踪算法研究在红外弱小目标的追踪方面，本文提出了一种基于区域协同的追踪算法。
该算法通过将目标区域与周围背景区域进行协同分析，提高对目标的跟踪精度。
具体而言，该算法首先利用红外图像中的局部信息，对目标区域进行初步定位；然后，通过分析目标区域与周围背景区域的关系，实现目标的精确跟踪；最后，利用卡尔曼滤波器对目标轨迹进行平滑处理，提高跟踪的稳定性。
五、实验与分析为了验证本文提出的红外弱小目标识别与追踪算法的有效性，我们进行了大量实验。
实验结果表明，基于多尺度特征融合的识别算法能够有效提高对红外弱小目标的识别率；而基于区域协同的追踪算法则能够在复杂背景下实现对目标的精确跟踪。
此外，我们还对两种算法的性能进行了比较和分析，结果表明本文提出的算法在识别与追踪精度、鲁棒性等方面均具有较好的性能。
红外图像弱小目标检测技术综述
(1) 成像面积小:红外弱小目标由于离探测器 较远，一般在探测器上只占一个或几个像素点，在 视场中表现为孤点或斑点，并且热源成像的图像中 目标和边界模糊不清，缺乏目标形状和幅度分布等 信息。缺乏像面目标或大目标一样的尺寸、纹理等 特征，也就无法采用模式识别技术进行分割；
当目标在距离红外探测器较远的一段时间内 在成像平面中多表现为点状、斑状特征。根据产 生实时的红外图像,提取目标特征尽早尽快进行 目标识别检测，是红外探测系统的根本任务，研究 红外图像弱小目标的检测方法对军事作战具有深 远的意义。
根据国际光学工程学会(Society of Photo-Opti cal Instrumentation Engineers,简称 SPIE )的描述: 对比度小于15%，信噪比小于1.5,成像尺寸小于 80像素，即256像素x256像素的0. 12%的目标 为弱小目标⑴。
(3) 红外图像因红外波段固有分辨率及其在 传输过程中受大气吸收和散射作用影响，使得红 外图像很难反映出物体表面纹理特征，可见光图 像对物体表面纹理特征等细节信息有较好反映；
(4) 对同一物体其红外图像像素间相关性要 强于其可见光图像像素间的相关性，这主要是因 为红外图像低频成分较多。
红外图像中主要分为背景、目标和噪声三部 分，其数学形式可描述为式(1):
6
电光系统
第1期
标和背景自身向外辐射红外能量的差别，而可见 光图像反映的是目标和背景反射可见光线能力的 强弱。两种成像方式本质上的差异决定了两种图 像间的不同特点：
(1) 红外成像可以全天时工作，可见光成像只 能在光照度较好的条件下工作；
(2) 物体向外产生红外辐射时，温度场变化 连续,反映在图像上多为物体边缘可辨度较差， 无法做到像可见光图像中物体与背景间 “断崖 式”的变化；
红外图像中弱小目标检测技术研究
红外图像中弱小目标检测技术研究红外图像中弱小目标检测技术研究摘要：随着红外图像技术日益发展和应用的广泛，红外图像中弱小目标的检测问题日益引起研究者的关注。
传统的目标检测方法在红外图像中表现出较差的性能，特别是在检测弱小目标时更为困难。
因此，本文对红外图像中弱小目标检测技术进行了深入研究，提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法，并进行了实验验证，证明了该方法的有效性和优越性。
第一章引言1.1 研究背景红外图像具有遥感、夜间监测等领域的广泛应用，然而在红外图像中，弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。
传统的目标检测方法在红外图像中无法准确地识别出目标，在弱小目标的检测问题上表现尤为明显。
1.2 研究目的本文旨在探索一种能够有效检测红外图像中弱小目标的技术方法，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
第二章相关概念和理论2.1 红外图像红外图像是一种由红外辐射产生的图像，它记录了被物体辐射出的红外能量，常用于军事、医学、环境监测等领域。
2.2 弱小目标弱小目标是指在红外图像中大小较小、明暗度较低、形状不规则等特征明显弱于背景的目标，例如小型无人机、远程火炮等。
第三章弱小目标检测方法研究3.1 传统的目标检测方法传统的目标检测方法主要包括基于特征提取与分类器的方法，如Haar特征和SVM（支持向量机）方法等。
然而，这些方法对于红外图像中的弱小目标检测效果较差。
3.2 基于深度学习的弱小目标检测方法近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的突破。
本文提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法。
该方法采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并利用目标检测器进行目标的定位和分类。
实验结果表明，该方法在红外图像中检测弱小目标的准确率和鲁棒性较传统方法有明显提高。
第四章实验与结果分析本文在红外图像数据集上进行了实验，比较了传统的目标检测方法和基于深度学习的弱小目标检测方法的性能。
实验结果表明，本文提出的方法在检测弱小目标方面具有明显的优势，能够准确地定位和识别红外图像中的弱小目标。
基于张量分解的红外弱小目标检测算法研究
基于张量分解的红外弱小目标检测算法研究红外遥感技术在军事、安防等领域中具有重要的应用价值。
在红外图像中，弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。
为了克服这个问题，许多基于张量分解的红外弱小目标检测算法被提出和研究。
红外弱小目标通常指的是红外图像中的低对比度、低亮度等目标。
由于受到红外图像采集设备的限制以及背景干扰的影响，直接从红外图像中提取目标非常困难。
因此，基于张量分解的红外弱小目标检测算法成为了解决这一问题的有效方法。
首先，需要了解什么是张量分解。
张量分解是一种多线性代数方法，用于将多维数据分解为低维子空间。
在红外图像中，将红外图像数据分解为局部特征空间可以提高目标的显著性，从而实现目标的检测。
基于张量分解的红外弱小目标检测算法通常包括以下几个步骤。
首先，对红外图像进行预处理。
预处理的目的是降低图像中的噪声以及增强目标的对比度。
常用的预处理方法包括直方图均衡化、滤波等。
然后，利用张量分解技术对预处理后的红外图像进行分解。
张量分解可以将原始红外图像分解为几个低维子空间，每个子空间对应一个特定的图像特征。
常用的张量分解方法包括SVD（奇异值分解）、Tucker分解等。
接下来，通过对分解后的子空间进行处理，提取目标特征。
通常采用一些特征提取方法，如局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）等。
这些特征能够更好地描述目标的纹理和形状信息。
最后，采用目标检测算法对提取的特征进行分类和检测。
常用的目标检测算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以根据提取的特征判断目标是否存在，并给出目标的位置和类别。
在实际应用中，基于张量分解的红外弱小目标检测算法已经取得了一定的成果。
这些算法在红外图像中有效地提取了目标的显著性特征，对低对比度、低亮度等弱小目标的检测取得了较好的效果。
然而，基于张量分解的红外弱小目标检测算法仍然存在一些挑战和问题。
首先，由于红外图像中存在的复杂背景干扰和噪声，目标特征的提取和目标检测的准确性还有待进一步提高。
数学形态学在红外多弱小目标提取中的应用
数学形态学在红外多弱小目标提取中的应用在红外成像领域，特别是对于弱小目标的提取，大家可能都知道，那可是个技术活，难度不小。
说到这里，大家不禁会想：为什么弱小目标的提取这么难？最直接的问题是，弱小目标本身的信号太微弱，背景又复杂，常常容易被忽视或者被干扰。
就像你在一堆杂乱无章的东西里，突然要找到一颗针，难度可想而知。
红外成像的应用场合有很多，比如在夜间监视、卫星遥感、军事侦察等领域，常常需要从海量的数据中找出一两个微弱的信号。
这个时候，数学形态学就大显身手了，成为了拯救“找针”大作战的神兵利器。
数学形态学，听起来好像是个高深莫测的学问，实则就是一种用来处理图像的方法，原理并不复杂，就是通过图像中的形态特征来“剪刀石头布”般地对图像进行处理，挑选出我们感兴趣的部分。
简单来说，它就是用一些小工具（比如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等）把图像中的噪声过滤掉，剩下的就是我们要的目标。
而这个过程，就像是用筛子过滤杂质，最终留下的就是纯粹的金子。
特别是在处理红外图像时，这些方法简直是有时候无法替代的好帮手。
你想象一下，红外图像中的弱小目标往往被背景噪声淹没，常常就像藏在一片树叶下的蚂蚁。
用肉眼难以发现，而数学形态学则恰如其分地通过一些形态操作，让这些蚂蚁一跃而出，变得鲜明可见。
比如说，我们用腐蚀操作，它就像一个能“减肥”的魔法，能够把不需要的背景部分“收缩”，而弱小目标的边缘则被保留下来，变得更加突出。
膨胀操作就能把弱小目标“扩展”出来，避免被后续的图像处理中遗漏掉。
就这样，经过几轮操作，这些微小的目标就从混沌的背景中“跳”了出来，清晰可见。
这种技术的魅力就在于它的高效性和精准性。
很多时候，传统的图像处理方法可能会对背景噪声过于敏感，导致识别错误。
而数学形态学则通过“形状”上的操作，巧妙地避免了这些问题。
它不会过度依赖像素值，而是看目标的结构形态，能更加客观地分辨出什么是我们需要的目标。
比如你在监视画面中看到远处有点亮的微弱光点，正常情况下它可能会被背景的杂乱光线掩盖住，但通过数学形态学的手段，它能自动判断这些光点是否属于“目标”，甚至在复杂的环境中，也能迅速过滤掉不必要的干扰。
红外弱小目标检测技术研究
红外弱小目标检测技术研究红外弱小目标检测技术研究引言：随着红外技术的发展和应用的广泛，红外弱小目标检测成为了当前热门的研究领域之一。
红外弱小目标主要指的是在红外图像中相对于背景而言灰度值较低且尺寸较小的目标。
红外弱小目标的检测对于军事、安防、无人机等领域具有重要的应用价值。
本文就红外弱小目标检测技术的研究进展进行了探讨。
一、红外弱小目标的特点红外弱小目标的主要特点包括：目标尺寸小、灰度值低、背景复杂等。
相对于可见光图像，红外图像比较模糊，目标的轮廓不够清晰，目标和背景之间往往存在一定的灰度差异。
因此，红外弱小目标的检测面临着许多挑战。
二、红外弱小目标检测技术目前，关于红外弱小目标的检测技术主要包括以下几种：基于特征的方法、目标分割方法、模板匹配方法和深度学习方法等。
1. 基于特征的方法基于特征的方法是最早的红外弱小目标检测方法之一。
该方法通过选取一些有效的特征，如颜色、纹理、形状等对红外图像进行分析和处理，以实现目标的检测。
然而，由于红外图像的模糊性和噪声影响，传统的特征提取方法在红外弱小目标检测中往往效果不佳。
2. 目标分割方法目标分割方法是通过对红外图像进行前景和背景分割，以实现目标的检测和定位。
这种方法首先对图像进行预处理，如灰度变换、滤波等，然后应用阈值分割或其他分割算法将目标从背景中提取出来。
然而，由于红外图像中目标和背景之间的灰度差异较小，目标分割往往困难，容易出现漏检和误检。
3. 模板匹配方法模板匹配方法是将预先得到的目标模板与待检测图像进行匹配，从而实现目标的检测和识别。
该方法通常需要事先收集一些目标的红外图像，并进行预处理提取出目标的模板，然后对新的红外图像进行模板匹配。
然而，模板匹配方法的主要问题是目标在红外图像中的灰度、形态、大小等差异较大，因此模板匹配的效果有限。
4. 深度学习方法近年来，深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成果。
使用深度学习方法可以自动学习红外弱小目标的特征，避免了手工设计特征的繁琐过程。
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红外图像弱小目标PF-TBD算法源程序% 将粒子滤波算法应用于红外弱小目标TBD问题，验证其检测、跟踪目标的有效性clear;clc% 粒子数目N = 2000;% 采样时间T = 1;% 仿真结束时间(采样总帧数)T_end = 30;% 假定目标从某一特定帧开始出现，然后在另一特定帧消失T_ap = 6;T_dp = 24;% 采样时间序列SimTime = zeros(floor(T_end/T),1);% 分辨单元数目N_x = 32; % 横向分布单元数目M_y = 32; % 纵向分布单元数目% 分辨单元的宽度Delta_X = 1;Delta_Y = 1;% 传感器的模糊参数值SIGMA = 0.7;% 目标初始出现概率mu = 0.05;% 目标速度区间vmin = 0.2;vmax = 1;% 目标强度(灰度值)区间Imin = 10;Imax = 30;% 抽样阈值(在大于r_th的区域内均匀分布)r_th = 2.5;% 扩散因子(目标影响相邻分辨单元的程度)p = 3;% 目标Markov 过程转移概率相关参数Pb = 0.05;Pd = 0.05;% 转移矩阵的表达式PI_T = [1-Pb,PbPd,1-Pd];% 转移矩阵PI 的行数(列数)PI_s = size(PI_T,1);% 系统状态转移矩阵Phi = [1,T,0,0,00,1,0,0,00,0,1,T,00,0,0,1,00,0,0,0,1];% 系统噪声协方差矩阵中的目标状态和灰度幅值噪声强度q1 = 0.001; % 目标状态变化强度q2 = 0.01; % 目标灰度值变化强度% 系统噪声协方差矩阵Q = [q1*T^3/3,q1*T^2/2,0,0,0q1*T^2/2,q1*T, 0,0,00,0,q1*T^3/3,q1*T^2/2,00,0,q1*T^2/2, q1*T, 00,0,0,0,q2*T];% 系统观测噪声R = 1.5^2;%*************************************% 变量取值初始化过程%*************************************% 定义滤波初值(假定目标出现时的初值)X = [4.2,0.45,7.2,0.25,20]';% 整个粒子的集合，其中第6位代表当前时刻E判决标识位，而第7位为上一时刻值X_PF = zeros(7,N);% 单个粒子状态值X_PF_i = zeros(7,1);% 初始时假定每个粒子的权值为均匀的w_i = 1/N*zeros(1,N);% 预测粒子的均值及其协方差X_PF_mean = zeros(5,1);Px_PF = Q;Xtru = zeros(5,floor(T_end/T));Xest_PF = zeros(5,floor(T_end/T));% 经PF估计出的目标出现概率Prob_PF = zeros(1,floor(T_end/T));% 每帧红外图像的观测值(以每个像素点为基准)Measure_i = zeros(N_x,M_y);H_i = zeros(N_x,M_y);% 为了计算各粒子的权值，生成初始时刻的红外观测图像for i=1:N_xfor j = 1:M_yMeasure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endend% 当考虑不设置阈值的情况时，此时假定目标会在所有的观测单元中随机出现；% 当考虑阈值时，在大于门限的区域内均匀分布(如何实现)% 由于假定目标初始出现概率为0.05，则可认为只有100个粒子的E值为1，其余均为0for i=1:20:2000% 假定每20个粒子出现一个E0=1的粒子X_PF_i = zeros(7,1);% 在测量值超过门限的区域中均匀地抽取粒子，首先找出超过门限的区域[PosRow,PosCol] = find(Measure_i>r_th);NPoints = length(PosRow);TarPos = ceil(rand(1)*NPoints);% 抽取粒子X_PF_i(1) = PosRow(TarPos);X_PF_i(2) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(3) = PosCol(TarPos);X_PF_i(4) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(5) = Imin + (Imax-Imin)*rand(1);X_PF_i(6) = 1;X_PF_i(7) = 0;% 保存的是上一时刻的E判决值X_PF(:,i) = X_PF_i;end% 得到各粒子的初始权值for n=1:Nif (X_PF(6,n) == 1)% 横向分辨单元下限确定(下同)Tar_X_min = floor(X_PF(1,n)-p);if (Tar_X_min<= 0)Tar_X_min = 1;end% 纵向分辨单元上限确定(下同)Tar_X_max = ceil(X_PF(1,n)+p);if (Tar_X_max>= N_x)Tar_X_max = N_x;end% 接下来确定Y方向上的目标扩散区域Tar_Y_min = floor(X_PF(3,n)-p);if (Tar_Y_min<= 0)Tar_Y_min = 1;endTar_Y_max = ceil(X_PF(3,n)+p);if (Tar_Y_max>= M_y)Tar_Y_max = M_y;end% 求取似然概率值PL = 1;for i=Tar_X_min:Tar_X_maxfor j=Tar_Y_min:Tar_Y_max% 根据文献公式，求解似然比值h =Delta_X*Delta_Y*X_PF(5,n)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X_PF(1,n)-i*Delta_X)^2+(X_ PF(3,n)-j*Delta_Y)^2)/(2*SIGMA^2));Prob = exp(-h*(h-2*Measure_i(i,j))/2/R);PL = PL*Prob;endend% 最终得到权值w_i(n) = PL;else% 当粒子出现标识位为0时，不进行判断，直接赋1w_i(n) = 1;endend% 对各粒子权值归一化处理w_i = w_i./sum(w_i);% % 绘制出初始的粒子分布图% ParPos = find(X_PF(1,:) ~= 0);% NPoint = length(ParPos);%% for i=1:NPoint% plot(X_PF(1,ParPos(i)),X_PF(3,ParPos(i)),'k*'),hold on% end%*****************************************% 开始整个的滤波和处理过程%*****************************************for k=1:T:T_end% 更新当前帧对应的仿真时刻SimTime(k) = (k-1)*T;% 初始化随机数发生器randn('state',sum(100*clock));%*****************************************% 在T_ap之前，由于没有目标出现%*****************************************if (k <T_ap)% 系统状态不发生变化，仅进行量测的更新for i=1:N_xfor j = 1:M_yMeasure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endend%*****************************************% 在T_ap之后，目标已经出现，且保持一段时间%*****************************************elseif (k <T_dp)% 目标尚未消失，观测中将带有目标信息，观测采用点扩散模型% 1. 首先更新当前时刻的目标状态w = sqrt(Q)*randn(5,1);X = Phi*X + w;% 2. 生成每个分辨单元中的观测值for i=1:N_xfor j = 1:M_y% 首先计算目标的点扩散效应，X(5)对应于目标的强度h =Delta_X*Delta_Y*X(5)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X(1)-i*Delta_X)^2+(X(3)-j*Delta_Y )^2)/(2*SIGMA^2));% 保存此时的信号扩散值H_i(i,j) = h;% 然后叠加测量噪声，生成当前分辨单元的测量值Measure_i(i,j) = h + sqrt(R)*randn(1);endendelse% 目标已经消失，恢复到原始的噪声观测for i=1:N_xfor j = 1:M_y% 分辨单元中仅有观测噪声Measure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endendendend%*****************************************% 在得到观测值后，对粒子更新%*****************************************% 1. 首先进行目标出现变量的转换c = zeros(2,3);for i = 1:PI_sc(i,1) = 0;for j = 2:PI_s+1% 进行转移概率矩阵计算c(i,j) = c(i,j-1) + PI_T(i,j-1);endend% 判断每个粒子的状态转换for s=1:N% 生成[0,1]上均匀分布的随机量un = rand(1);% 获取当前粒子的目标出现状态位i = X_PF(6,s)+1;m = 2;while (c(i,m) < un)m = m+1;end% 更新当前时刻的标志位X_PF(7,s) = X_PF(6,s);% 保存上一时刻的判断标志X_PF(6,s) = m-2;end% 2. 进行粒子更新for n = 1:N% 2.1 新生粒子的情况if ((X_PF(7,n) == 0) && (X_PF(6,n) == 1))X_PF_i = zeros(7,1);% 在测量值超过门限的区域中均匀地抽取粒子，首先找出超过门限的区域[PosRow,PosCol] = find(Measure_i>r_th);NPoints = length(PosRow);TarPos = ceil(rand(1)*NPoints);% 抽取粒子X_PF_i(1) = PosRow(TarPos);X_PF_i(2) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(3) = PosCol(TarPos);X_PF_i(4) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(5) = Imin + (Imax-Imin)*rand(1);X_PF_i(6) = 1;X_PF_i(7) = 0;% 保存的是上一时刻的E判决值X_PF(:,n) = X_PF_i;% 2.2 已存在粒子的情况elseif ((X_PF(7,n) == 1) && (X_PF(6,n) == 1))% 从转移概率处进行取值X_PF_mean = Phi*X_PF(1:5,n);% 抽取新的粒子X_PF_update = X_PF_mean + sqrt(Px_PF)*randn(5,1);% 完成粒子更新X_PF(1:5,n) = X_PF_update;end% 2.3 更新粒子的权值if (X_PF(6,n) == 1)% 计算似然比(考虑了目标扩散效应),首先确定X方向上的目标扩散区域% 横向分辨单元下限确定(下同)Tar_X_min = floor(X_PF(1,n)-p);if (Tar_X_min<= 0)Tar_X_min = 1;end% 纵向分辨单元上限确定(下同)Tar_X_max = ceil(X_PF(1,n)+p);if (Tar_X_max>= N_x)Tar_X_max = N_x;end% 接下来确定Y方向上的目标扩散区域Tar_Y_min = floor(X_PF(3,n)-p);if (Tar_Y_min<= 0)Tar_Y_min = 1;endTar_Y_max = ceil(X_PF(3,n)+p);if (Tar_Y_max>= M_y)Tar_Y_max = M_y;end% 求取似然概率值PL = 1;for i=Tar_X_min:Tar_X_maxfor j=Tar_Y_min:Tar_Y_max% 根据文献公式，求解似然比值h =Delta_X*Delta_Y*X_PF(5,n)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X_PF(1,n)-i*Delta_X)^2+(X_ PF(3,n)-j*Delta_Y)^2)/(2*SIGMA^2));Prob = exp(-0.5*h*(h-2*Measure_i(i,j))/R);PL = PL*Prob;endend% 最终得到权值w_i(n) = PL;else% 当粒子出现标识位为0时，不进行判断，直接赋1w_i(n) = 1;endend% 3. 进行权值的归一化处理w_i = w_i./sum(w_i);% 4. 经过上述处理，已经得到了PF-TBD滤波的值，接下来需要进行加权处理% 保存真实值if ((k >=T_ap) && (k <T_dp))% 只有处于目标出现时间段内，才进行状态保存，否则状态置为0 Xtru(:,k) = X;end% 保存经过粒子滤波后的值Xest_PF_UP = zeros(5,1);for id = 1:5Xest_PF_UP(id) = X_PF(id,:)*X_PF(6,:)'/sum(X_PF(6,:));endXest_PF(:,k) = Xest_PF_UP;% 保存当前时刻得到的目标出现概率估计值Prob_PF(k) = sum(X_PF(6,:))/N;% 5. 进行重采样的判断Neff = ceil(1/sum(w_i.^2)); if (Neff < N)% 有效样本点已经小于整个粒子数目，需要进行重采样c = zeros(1,N);c(1) = w_i(1);for s=2:Nc(s) = c(s-1) + w_i(s);end% 开始启动s = 1;% 抽取起始点u = zeros(1,N);un = rand(1)*1/N;for j=1:Nu(j) = un + (j-1)/N;while (u(j) > c(s))s = s+1;end% 设置样本点X_PF(:,j) = X_PF(:,s);% 设定权值w_i(j) = 1/N;endend% 6. 结束当前帧处理过程end% % 绘图% figure% % 绘图% axes1 = axes('FontSize',12, 'FontWeight','bold','Parent',gcf);% title(axes1,'\bf目标方位粒子滤波结果图');% xlabel(axes1,'\bfX方向');ylabel(axes1,'\bfY方向');box(axes1,'on');grid(axes1,'on');hold(axes1,'all'); %% plot1 = plot(Xtru(1,6:23),Xtru(3,6:23), 'LineWidth',2,'Parent',axes1);% plot2 = plot(Xest_PF(1,6:23),Xest_PF(3,6:23),'Color','k','%LineWidth',2,'LineStyle','-.','Parent',axes1);% 绘制出目标真实航迹与经过粒子滤波后的估计航迹figureplot(Xtru(1,6:23),Xtru(3,6:23),'r*'),holdon,plot(Xest_PF(1,6:23),Xest_PF(3,6:23),'ko');。