基于优化AGA与辅助边缘粒子滤波的目标跟踪方法
来源：计算机测量与控制杂志2020年第5期北京时间：
作者：李波,景庆阳
单位：辽宁工业大学 电子与信息工程学院
摘要：目标跟踪是当今的重要研究课题，广泛应用于通信导航、计算机视觉与自动控制等领域。针对现有的边缘粒子滤波算法目标跟踪可靠性低的问题，提出了一种基于优化自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）和辅助边缘粒子滤波的目标跟踪方法。在状态空间降维的基础上，推导出崭新的辅助边缘粒子滤波框架，有机地将目标运动的状态划分成线性分量和非线性分量。对于线性分量，沿用卡尔曼滤波估计；对于非线性分量，植入辅助变量构建显式概率分布函数。另一方面，提出了一种的优化AGA实时调节交叉概率与变异概率具有非线性特性，以期筛选出优越的粒子拟合目标的运动状态。实验结果表明，所提出的方法能有效跟踪常见目标，具有估计准确的优点。
关键词：边缘粒子滤波;自适应遗传算法;目标跟踪;建议分布函数
基金资助：国家自然科学基金面上项目(51679116),辽宁省高等学校创新人才支持计划项目(LR2017068)。
