机动目标跟踪中自适应滤波算法的研究
自适应滤波的几种算法的仿真
3、抽头权向量的自适应。
图 2.1 LMS 算法的一般过程 2.1.2 LMS 算法特性
0<µ <
LMS 的均值收敛条件为
2
λmax 。
注意这是在小步长下推导出来的结果（要求
µ < 1 / λmax ） E[vk (n)] → 0 ，当 。此时，
ˆ (n)] → w o n → ∞ ，对所有 k 用 ε 0 (n) 代替 ε(n) ，可得等效地 E[w ，当 n → ∞ 。但是，渐
五、计算复杂度。即考虑一次迭代所需要的计算量、需要的存储器资源； 六、结构。信息流结构及硬件实现方式，是否高度模块化，适合并行计算。
1.4 线性自适应滤波算法
线性自适应滤波算法基于以下两种算法， 而两种算法的思路均为最接近目标平面的极值 点为最终目的。 一 、 随 机 梯 度 算 法 。 例 如 LMS, NLMS, 仿 射 投 影 滤 波 器 ， DCT-LMS ， GAL (gradient-adaptive lattice algorithm)，块 LMS，子带 LMS 等。其思路是通过迭代和梯度估值 逼近维纳滤波，其性能准则是集平均的均方误差。在平稳环境中，通过搜索误差性能表面迭 代地达到性能测量的最优值（最速下降法） ；在非平稳环境中，通过误差性能表面的原点随 时间发生变化，跟踪误差性能表面的底部，输入数据的变化速率须小于算法的学习速率。它 的主要缺点在于收敛速度慢，对输入数据自相关阵的条件数变化敏感。 二、最小二乘算法。例如标准 RLS，平方根 RLS，快速 RLS 等。其思路是基于最小二 乘的算法通过使误差平方的加权和最小求最优权值，其性能准则是时间平均的均方误差。 RLS 算法可以被看作是 Kalman 滤波的一种特殊形式。各算法特点如下： 标准 RLS 算法：基于矩阵求逆引理，缺乏数值鲁棒性、计算量大 O（ M ）；
系统辨识自适应-卡尔曼滤波
(3)卡尔曼滤波的另一个不同点是把状态或信号 过程的产生看成是白噪声激励有限维数系统的 输出； 维纳滤波要求过程的自相关函数和互相关函数 的简单知识，而卡尔曼滤波则要求时域中状态 变量及信号产生过程的详细知识。
七、卡尔曼滤波的优点
在时域上采用线性递推形式对观测值进行 处理，能实时地给出系统状态的最优估计， 并突破了单维输入和输出的限制。 卡尔曼滤波算法的这些优点使它在信号和 信息系统中得到比较广泛的应用。
2 均值为0，方差为 p 和 2。
状态方程激励信号的协方差阵为：
T E w ( k ) w ( j) Q(k ) kj
0 0 0 2 1 T Q(k ) E w ( k ) w ( k ) = 0 0 0 0
0 0 0 0 0 2 0 2 0
七、卡尔曼滤波的优点
八、卡尔曼滤波的缺点 九、卡尔曼滤波的应用 十、(1)应用举例-雷达跟踪目标物
十一、滤波的性能对比实验视频
一、为什么研究kalman滤波？
信号在传输与检测的过程中受到外界干 扰和设备内部噪声的影响，是接受端收 到信号具有随机性，为获得所需的信号， 排除干扰，就要对信号进行滤波。
5.1、预测阶段
5.2、更新阶段
六、Wiener和kalman滤波对比
维纳滤波器
根据全部过去的和当前的观测数据x(n),x(n-1), …
来估计信号的当前值 以均方误差最小条件下求解 系统的传递函数H(z)或单位冲激响应h(n)
卡尔曼滤波
不需要全部过去的观察数据
ˆk -1 只根据前一个估计值 x 和最近一个观察数据 yk
(2)实时要求。影响卡尔曼滤波算法的实时性主 要是状态维数n和增益矩阵的计算，它们往往有 很大的计算量。 一般在计算中采取某些措施，例如应用定常系 统新算法或在精度损失允许情况下尽量减小维 数等措施，从而减小计算量以满足实时滤波的 要求。
自适应卡尔曼滤波matlab
自适应卡尔曼滤波matlab自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filtering）是一种常用的估计和滤波技术，常用于处理不确定性和噪声存在的系统。
在这篇文章中，我将详细介绍自适应卡尔曼滤波的原理和应用，并探讨如何在MATLAB中实现该算法。
自适应卡尔曼滤波是卡尔曼滤波器的一种扩展形式，它通过动态调整滤波器的参数，以适应不断变化的系统条件和噪声水平。
与传统的卡尔曼滤波相比，自适应卡尔曼滤波具有更好的鲁棒性和适应性。
自适应卡尔曼滤波的关键思想是根据观测数据的特点动态调整系统模型的参数。
在传统的卡尔曼滤波中，系统模型的参数通常是固定的，但在实际应用中，系统的动态特性和外部环境的变化可能导致模型参数的不确定性。
自适应卡尔曼滤波通过监测观测数据的统计特性，自动调整系统模型的参数，以提高滤波器的性能。
在MATLAB中实现自适应卡尔曼滤波可以分为以下几个步骤：1. 定义系统模型：首先需要定义系统的状态变量、测量变量以及系统的状态转移方程和测量方程。
这些方程描述了系统的动态特性和观测模型。
2. 初始化滤波器：在开始滤波之前，需要初始化滤波器的状态向量和协方差矩阵。
状态向量表示系统的状态变量，协方差矩阵表示对状态变量估计的不确定性。
3. 预测步骤：根据系统的状态转移方程和当前的状态估计，进行状态的预测。
预测的结果是对系统下一时刻状态的估计。
4. 更新步骤：根据测量方程和当前的观测值，更新状态估计和协方差矩阵。
更新的结果是对系统当前状态的更准确估计。
5. 自适应调整：根据观测数据的统计特性，自适应地调整滤波器的参数。
这个步骤是自适应卡尔曼滤波与传统卡尔曼滤波的主要区别之一。
自适应卡尔曼滤波在许多领域都有广泛的应用。
例如，在目标跟踪中，通过自适应调整滤波器的参数，可以更好地适应目标运动的变化和观测噪声的不确定性。
在信号处理中，自适应卡尔曼滤波可以用于去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
自适应卡尔曼滤波是一种强大的估计和滤波技术，能够有效处理不确定性和噪声存在的系统。
自适应滤波原理
自适应滤波原理自适应滤波原理自适应滤波是一种可以根据信号的特性自动调整滤波器参数的滤波方法。
它广泛应用于信号处理、图像处理、音频处理等领域。
本文将详细介绍自适应滤波的原理，包括自适应滤波的基本概念、算法流程、常用的自适应滤波器类型以及其优缺点。
一、基本概念1. 滤波器在信号处理中，滤波器是一个重要的概念，它可以对输入信号进行加工处理，使得输出信号具有所需的特性。
常见的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
2. 自适应滤波自适应滤波是一种可以根据输入信号特性来动态调整其参数以达到最优化效果的一种方法。
与传统固定参数的滤波器不同，自适应滤波可以针对不同输入信号进行不同程度的加工处理，从而得到更好的输出结果。
二、算法流程1. 自相关函数和互相关函数在实现自适应滤波之前，需要先计算出输入信号的自相关函数和互相关函数。
自相关函数指的是输入信号与自身的卷积结果，而互相关函数指的是输入信号与输出信号之间的卷积结果。
这两个函数可以用于计算滤波器参数。
2. 系统模型自适应滤波器可以通过一个系统模型来描述。
该模型包括输入信号、滤波器、输出信号以及误差信号。
其中，误差信号是指期望输出与实际输出之间的差异。
3. LMS算法LMS（Least Mean Square）算法是一种常用的自适应滤波算法。
该算法通过不断调整滤波器参数，使得误差信号尽可能小。
具体来说，LMS算法会根据误差信号和输入信号计算出一个梯度向量，然后利用该向量更新滤波器参数。
4. RLS算法RLS（Recursive Least Squares）算法也是一种常用的自适应滤波算法。
该算法通过不断调整滤波器参数，使得加权平均误差尽可能小。
具体来说，RLS算法会根据当前输入信号和预测输出计算出一个加权因子矩阵，并利用该矩阵更新滤波器参数。
三、常用自适应滤波器类型1. LMS滤波器LMS滤波器是一种基于LMS算法的自适应滤波器。
该滤波器可以根据输入信号的特性动态调整其参数，从而得到更好的输出结果。
一种surf自适应滤波算法在智能交通中的应用
（． １１ ）
（． １） ２
（ ） ，
其 中ｆ 示 从 时 刻 ｔ １ 时 刻 ｔ ． 表 一到 目标 物 体 的转 换 方
常行 为检测 等任务 。
１ １引 言 ．
通 常需要 两个 模型［ 一个 是描 述随 时 间演化 的状 态模 ２ ］ ： 另一个 是观 测模 型 。分别 表示 为 ： 视频 跟踪 技术 在 民用 和 军事 的许 多 领域都 具 有广 型 ； （ ， ｔ ）
＝
泛 的应用前 景 ． 吸引 了许 多研究 者 的关注 。 在交 通管理
一
时刻的后验概率密度ｐ ｙｔ ｌ： ： ）
ｐ Ｉ： ＝Ｉ（ 】。 ， ： 一 （ Ｈ） Ｉ， ｐ ＿ （一 Ｈ） ． Ｉ
（３ １） ．
间 的递 归 滤 波 问 题 提 供 了 一 种 近 似 的 贝 叶斯 解 决 方 （） ２ 更新 ： 时 刻的观测 量ｙ， 由ｔ ，根据 贝叶斯 规则对 预 法 ， ；￣ 好地 计算 后 验分 布． 于 实现 车辆 跟踪 ； 粒 可 ２１ １ 易 但 如下式所 示 ： 子 传播 过程 中．有一 部分 偏 离 目标 实 际状 态 的粒 子 的 测进 行更 新 。
６ ２
福
建 电
脑
２１ ０ １年第 ３ 期
一
种 ｓｒ 自适应滤波算法在 智能交通 中的应用 ｕｆ
陈 侠 ．杨 琦
（厦 门大 学 通信 工程 系 福 建 厦 门 ３ １ ０ ６ ０ ５）
【 摘 要 】 为满足 智 能交通 中对 车辆 跟踪 准确性 较 高的要 求本 文提 出一种 结合 Ｓｒ特征 算 子 的粒子 ： ｕｆ
修正的截断正态概率密度模型自适应滤波算法
式 中 Ｗ（ ） Ｖ ｋ 是均值 为 ０、 ｋ和 （） 相互独 立 的高斯 白噪声 过程 。
１ ７ 一 １ （一１＋ １ 一 ） ７ ＋ ａ 其 中 ： （ ）＝ ｋ
０ １
０ Ｏ
ｃ＋ ＋ —譬
（ ）＝ ｋ
一
（ １一ｅ ）
ｅ－Ｔ ａ
１ 一 ｅ一 。
【 文章 编号 ］６３— ９４ ２０ ） １— ０２一 ４ １７ ２４ （０７ ０ ０ １ ｏ
修正 的截 断 正 态 概 率 密度 模 型 自适 应 滤 波 算 法
张 建 强 张平 定 王 睿 ， ，
（． １空军工程大学 理学 院 ， 陕西 西 安 ７０ ５ ； ２ 空军工 程大学 导弹学院 ， 陕西 三原 １０ １ ． ７ ３０ ） １８０
力。
［ 关
键
词 ］ 目标 跟踪 ； 自适应 滤 波 ； 截 断 正态概 率 密度 模 型
［ 中图分类号］ Ｔ ９ ３ Ｎ ５
［Байду номын сангаас文献标识码］ Ａ
机 动 目标 跟 踪是 目标 跟踪 中的一个 难题 ， 主要 是 由 于 目标 的机 动是 不 可预 测 的 。近年 来机 动 目标
机 动 目标 状态 估计 精 度造成 的不利 影 响 。计 算机 仿 真 表 明该 算 法 对 于 强 机 动 目标具 有较 好 的跟 踪 能 力， 且具 有实 时性 的优点 。
ｌ 正态截断概率密度模型 自适应跟踪算法 ｊ
目标 机 动意 味着 目标 加速 度发 生 变化 ， 设 目标 加 速 度 的均 值 不 为 Ｏ ，即它 不 是一 个 平稳 的 随机 假 过程， 因此 ， 可用 非零 均值 相关 模 型来 描述 目标 的机动 ：
杂波环境中一种新的机动目标跟踪算法
的跟踪 。 过 程噪 声 协方 差 Ｑ 设 为常 数矩 阵是 限制 将
跟踪 性能 有较 大 提 高 。在 Ｐ Ａ 滤 波器 中引入 自适 Ｄ
应 滤 波 算 法 前 ， 考 虑 文 献 ［ ］ 出 的 联 合 先 ６提
Ｉ ＭＭＰ Ａ 算 法 结 构 ， 利 用 全 局 最 优 思 想 对 Ｄ 即 Ｉ ＭＭＰ Ａ 结 构进 行 改 进 ， 加 预 测 综 合 并 设 计 一 Ｄ 增 个最 优波 门录取 回波 ， 得到 全局 最优 的 量测集合 。
摘 要 ： 针对 传 统 交互 式 多模 型 概率 数据 互联 （ Ｉ ＭＭＰ ＤＡ） 法 中因模 型 选取 的不 确 定性 ， 踪精 算 跟 度 低 等缺点 ， 引入 了联 合 交互 式 多模 型概 率数据 互联 的思想 ， 此基础 上提 出 了一种 适 用 于杂 波环 在 境 机 动 目标 跟 踪 的新 算 法—— 交 互式 自适 应概率数 据 互联 （ＭＭＡＰ Ｉ ＤＡ） 法 ， 自适应滤 波 算法 算 将 应 用到 Ｐ Ａ 滤波 器 中和数 据 关联进行 有机 结合 ， 高了杂 波环 境 中机 动 目标 的跟踪 精度 。理论 分 Ｄ 提 析 与仿 真结 果验证 了该算 法的 优越 性 ， 高 了 目标跟踪精 度 ， 提 解决 了全局 最优化 问题 。 关 键 词： 机动 目标 ， 跟踪 ， 交互 式 多模 型 ， 概率 数据互 联 ， 自适应 滤波 算法
２ 自适应 滤 波算 法
１ 联 合 交 互 式 多 模 型 概 率 数 据 互联
在 标 准 的卡 尔 曼滤 波 中 ， 滤波 增益 可 以独 立于 将 自适应 滤波算 法运 用 到概率 数 据互联 滤波 器 中 可 以增 大 目标 的机 动 范 围 ， Ｉ 使 ＭＭＰ ＤＡ 算 法 的 量测值 离 线地 计 算 ， 限制 了卡 尔 曼 滤波 对机 动 目标
(完整)自适应滤波算法原理及其应用
自适应滤波算法原理与应用经典的滤波算法包括,维纳滤波，卡尔曼滤波，自适应滤波。
维纳滤波与卡尔曼滤波能够满足一些工程问题的需求，得到较好的滤波效果。
但是他们也存在局限性，对于维纳滤波来说,需要得到足够多的数据样本时，才能获得较为准确的自相关函数估计值，一旦系统设计完毕，滤波器的长度就不能再改变,这难以满足信号处理的实时性要求；对于卡尔曼滤波，需要提前对信号的噪声功率进行估计，参数估计的准确性直接影响到滤波的效果。
在实际的信号处理中,如果系统参数能够随着输入信号的变化进行自动调整，不需要提前估计信号与噪声的参数,实现对信号的自适应滤波，这样的系统就是自适应滤波系统.1。
基本自适应滤波算法自适应滤波算法的基本思想是根据输入信号的特性自适应调整滤波器的系数，实现最优滤波。
图1 自适应滤波结构框图若自适应滤波的阶数为M ，滤波器系数为W ，输入信号序列为X ，则输出为： 10()()()M m y n w m x n m -==-∑（ 1）()()()e n d n y n =-( 2）其中()d n 为期望信号，()e n 为误差信号。
11()()()M Mj i ij m i y n w m x n m y w x -===-→=∑∑（ 3） 令T T 01112[,,,],[,,,]M j j j Nj W w w w X x x x -==（ 4）则滤波器的输出可以写成矩阵形式： T Tj jj y X W W X == ( 5）T Tj j j j j jj e d y d X W d W X =-=-=- （ 6）定义代价函数：222()[][()][()]j j j T j j J j E e E d y E d W X ==-=- （ 7）当使上式中的代价函数取到最小值时,认为实现最优滤波，这样的自适应滤波成为最小均方自适应滤波（LMS)。
对于最小均方自适应滤波，需要确定使得均方误差最小的滤波器系数，一般使用梯度下降法求解这类问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
机动目标跟踪是一种智能计算机视觉技术，它可以跟踪一个或多个物体在视频中的运动变化，并且能够准确地检测出物体的位置和运动轨迹。
机动目标跟踪是一种关键技术，它在机器人，自动驾驶，安全监控，智能视频分析等领域都有广泛的应用。
机动目标跟踪的基本思想是使用滤波算法来估计目标的状态，从而跟踪它的运动变化。
其中，自适应滤波算法是一种有效的滤波算法，它可以自动调整滤波器的参数，以适应不同情况下的变化。
自适应滤波算法在机动目标跟踪中的研究主要集中在以下几个方面：
基于模型的自适应滤波算法。
这种方法通过建立目标的动力学模型，并利用统计学习的方法自动调整滤波器的参数，从而准确地跟踪目标的运动变化。
基于目标的自适应滤波算法。
这种方法通过分析目标的特征，如颜色，形状，大小等，来调整滤波器的参数，从而更准确地跟踪目标。
基于环境的自适应滤波算法。
这种方法针对不同的环境，如光照，背景，噪声等，自动调整滤波器的参数，从而更准确地跟踪目标。
基于算法的自适应滤波算法。
这种方法利用基于模型的滤波算法和基于目标的滤波算法的优势，结合环境信息，自动调整滤波器的参数，从而更准确地跟踪目标。
自适应滤波算法在机动目标跟踪中的应用可以提高跟踪的准确性和稳定性，并且能够有效地解决跟踪过程中遇到的各种问题。
因此，自适应滤波算法在机动目标跟踪中的研究将会有助于改善机动目标跟踪的性能，并为机器人，自动驾驶，安全监控，智能视频分析等领域的应用提供技术支持。
机动目标跟踪技术的发展与自适应滤波算法的研究密切相关，自适应滤波算法可以有效地解决机动目标跟踪中遇到的复杂问题，提高跟踪的准确性和稳定性。
针对不同的应用场景，研究者们需要更多地探索自适应滤波算法的可行性，并研究出更加有效的自适应滤波算法，从而更好地满足实际应用的需求。
此外，未来的研究也应该更多地关注自适应滤波算法的实时性和可扩展性，以便更好地满足实时应用的要求，并为机动目标跟踪技术的发展提供技术支持。