小目标跟踪报告

基于粒子滤波的红外弱小目标的检测与跟踪一、弱小目标检测与跟踪的发展1弱小目标检测与跟踪的背景在现代高科技战争中，为了能尽早地发现敌方卫星、导弹、飞机、坦克、车辆等军事目标，增大作战距离，要求在远距离处就能发现目标，只有及时地发现目标、跟踪目标、捕获和锁定目标，才能实现有效的攻击。然而，对于获得的远距离图像，目标成像面积小，可检测到的信号相对较弱，特别是在复杂背景干扰下，目标被大量噪声所淹没，导致图像的信噪比（SNR）很低，小目标检测工作变得困难起来。因此，低信噪比条件下序列图像运动小目标的检测问题成了一个亟待解决的关键问题，探索和研究新的小目标检测理论以及如何将现有的检测理论应用于小目标仍是一项重要的课题，对现代战争以及未来战争具有深远的意义。2弱小目标的含义“弱”和“小”指的是目标属性的两个方面。所谓“弱”是指目标红外辐射的强度，反映到图像上是指目标的灰度，即低对比度的目标，也称灰度小目标；所谓“小”是指目标的尺寸，反映到图像上是指目标所占的像素数，即像素点少的目标，也称能量小目标。3弱小目标检测与跟踪的难点在低信噪比情况下检测和跟踪未知位置和速度的运动小目标是红外搜索和跟踪系统中的一个重要问题，其主要困难在于：(1)缺少关于背景的统计先验信息；(2)目标的信噪比非常低以至于很难从单幅图像中检测出目标；(3)目标可能会在未知时间点上出现或消失；(4)无法得到形状、纹理等有用的目标特征；(5)仅有的检测信息是目标的未知的亮度和移动速度。4红外弱小目标的检测与跟踪算法1）算法分类：◆DBT（DetectbeforeTrack）----跟踪前检测；◆TBD(TrackbeforeDetect)----检测前跟踪。2）DBT算法※DBT算法检测与跟踪的原理经典的小目标检测与跟踪方法是DBT，即先根据检测概率和虚警概率计算单帧图像的检测门限，然后对每帧图像进行分割，并将目标的单帧检测结果与目标运动轨迹进行关联，最后进行目标跟踪，适应于信噪比较低高的情况下。※算法流程图图1先检测后跟踪算法流程※DBT算法常采用的方法：●小波分析方法●背景抑制方法●基于变换的方法●门限检测方法3）TBD算法※TBD算法检测与跟踪的原理目前人们较多采用TBD方法来检测图像中低信噪比弱小目标，这种方法对单帧图像中有无目标先不进行判断，而是先对图像中较多的可能轨迹同时进行跟踪，然后根据检测概率、虚警概率和信噪比计算出多帧图像的检测门限进行决策。在低信噪比情况下，TBD的检测性能优于DBT。※算法流程TDB方法概括起来包含三个步骤：一背景抑制，通过滤波将红外图像低频和高频部分进行分离，提高信噪比，尽可能抑制原始图像中的低频背景杂波干扰；二是可疑目标跟踪，利用相邻几帧中目标的运动信息来分割可能目标，从背景抑制后的图像中分割出少量候选目标进行跟踪；三是目标检测，利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性，进一步排除虚假目标，从候选目标中检测出真正的目标。图2红外弱小目标TDB算法设计流程※常用方法●基于三维匹配滤波器方法●基于多级假设检验方法●基于高阶相关方法●基于动态规划方法●基于投影变换方法●基于时域滤波方法●基于粒子滤波方法※基于粒子滤波方法的TBD算法发展现状●国外发展现状基于粒子滤波检测小目标的思想首先是由Salmond提出的，他通过运动方程预测出下一时刻的运动状态，再利用传感器获得的量测数据对其进行更新，得到该时刻状态的后验概率分布，最后以目标出现概率作为目标检测的判断准则，检测出真实目标，并估计目标在空间平面内的位置。Ristic完善了Salmond他们的工作，给出了详细的实现步骤，并且评价了该算法的跟踪误差性能及检测性能。Boers也在这方面做了大量研究，其框架上与前者相似，只是将单目标推广到多目标。最近，在Ristic的基础上，Rutten等学者对粒子滤波TBD算法作了深入研究，在其研究中所采用的量测噪声不是传统的高斯噪声，而是Ricean噪声和Rayleigh噪声，这样使量测更加接近真实数据，并且通过推导得出目标出现概率kkzp:11的计算公式。●国内发展现状针对低信噪比下幅值波动的弱目标跟踪问题，杨小军提出了一种基于粒子滤波和Bayes似然比方法的联合检测和跟踪算法。在低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题，胡洪涛等提出了基于辅助粒子滤滤的红外小目标检测前跟踪算法。4）TBD与DBT检测性能比较跟踪前检测方法（DBT）检测前跟踪方法（TBD）优点1）先进行单帧检测2）算法简单3）实现容易1）虚警概率低，检测概率高2）抗干扰能力强3）适用于信噪比较低的弱小目标缺点1）抗干扰能力差2）虚警概率高，检测概率低3）适用于信噪比较高的小目标1）需要多帧检测，算法复杂2）计算量大，存储量大3）硬件实现较难二粒子滤波回顾1粒子滤波器的简介近年来，随着计算机处理能力的快速发展，使得粒子滤波，作为序列信号处理的一种非常有效的方法，成为研究领域的一个热点。它在处理复杂的非线性或非高斯问题的潜力，引起了信号处理、统计学、经济计量学等不同领域的专家学者的关注。基于序列重要性采样概念和贝叶斯的应用，粒子滤波在处理非线性、非高斯问题上显得尤为重要。这种方法的核心思想是：用由粒子及其权重组成的离散随机测度近似相关的概率分布，并根据算法递推更新离散随机测度。粒子滤波首先在核物理领域核武器试验仿真方向获得成功应用。现在，它已经广泛应用到目标跟踪、信号处理和数字通信等多个领域。粒子滤波首先是Gorden在1993年提出的。★粒子滤波首先是Gorden在1993年提出的，它是一种基于蒙特卡罗（MonteCarlo,MC）和递推贝叶斯估计的滤波方法。★（随着计算机的发展）粒子滤波已经成为研究非线性非高斯动态系统最优估计问题的一个热点和有效方法。（引起了不同领域专家的关注）★基本思想：首先依据系统状态向量的经验条件分布，在状态空间产生一组随机样本集合，这些样本称为粒子；然后根据观测量不断地调整粒子的权重和位置，通过调整后的粒子的信息，修正最初的经验条件分布。它可以应用在任何动态状态空间模型。★核心思想是：用由粒子及其权重组成的离散随机测度近似相关的概率分布，并根据算法递推更新离散随机测度。（对于动态系统，采用离散时间方法是很方便的，且被广泛应用。）★粒子滤波首先在核物理领域核武器试验仿真方向获得成功应用。现在，它已经广泛应用到目标跟踪、信号处理和数字通信等多个领域。2动态系统模型系统模型：),(1kkkkwxfx~)(1kkxxp其中，kx是状态向量，kw是系统噪声。kf是系统转移方程。kx与kw是相互独立的。观测模型：kkkkvxhy,~)(kkxyp其中，ky是观测向量，kv是观测噪声。kh是观测方程。kv与kx、kw也是相互独立的。已知条件有0xp、kwp、kvp，kf、kh，在k时刻的测量信息的集合，即k,1,i;ikyD。3粒子滤波的实现过程粒子滤波实质是递推贝叶斯滤波器的另一种实现形式。其主要是用随机样本来描述概率分布，然后在测量的基础上，通过调节各样本权值的大小和样本的位置来近似实际概率分布，并以样本的均值作为系统的估计值，原则上可用于任意非线性、非高斯随机系统的状态估计。该方法灵活，易于执行，且可并行实现，因而得到广泛应用。▼递推贝叶斯滤波理论基础递推贝叶斯滤波原理的实质是试图用所有已知信息来构造系统状态变量的后验概率密度。即用系统模型预测状态的先验概率密度，再用最近的量测值进行修正，得到当前时刻的后验概率密度。递推贝叶斯滤波过程主要分为两大步：预测和更新。预测：利用系统模型预测状态的先验概率密度。假设初始概率密度000xpyxp，利用通过Chapman-Kolmogorov方程可得到k时刻状态的先验概率密度：11111kkkkkkkdxDxpxxpDxp更新：用最近的量测值ky来修正k时刻状态的先验概率密度，来得到该时刻的后验概率密度。11kkkkkkkkDypDxpxypDxp图3在k时刻贝叶斯滤波流程图▼蒙特卡罗方法MonteCarlo方法，又称随机抽样方法，是通过统计抽样的方法来解决积分问题。MonteCarlo思想：（抽样——大数定律——近似计算）蒙特卡罗方法的基本思想是，首先构造一个概率空间，然后在该概率空间中确定一个依赖于随机变量x（任意维）的统计量gx，其数学期望dxxpxgxgE)(正好等于所要求的值G，其中xp为x的分布函数；然后产生随机变量的简单子样nxx,,1，用其相应的统计量nxgxg,,1的算术平均值NiiNxgNG1)(1ˆ作为G的近似估计。当N趋于时，GGNˆ。优点：结构简单，收敛速度与问题维数无关，受问题的条件限制的影响小。缺点：收敛速度慢,误差大的概率性质▼重要性采样(IS)如果我们能直接从xp中抽取N个粒子，那么每个粒子的权值都赋于N1，那么这可以用上述方法来近似求解积分运算，但是如果直接从xp中抽取粒子比较困难，我们可以从x中采样，即x~x，其中x称为重要性函数。这个函数必须与xp有相同的支撑域，总的来说，x越逼近xp，估计的效果越好。dxxxxpxgdxxpxgxgE)()*(iwxxpNiiii)(*)*()(NiiiwxgxgE1ˆ▼序列重要性采样(SIS)现在假设Mmmtmttwx11)(1:01,已逼近后验概率密度1:01:0ttyxp，即1t粒子流服从1:01:0ttyxp分布，在给定1t及观测量ty的条件下，我们的目的是通过1t来获取t。序列重要性采样就是产生新的粒子)(mtx，并把它加入到)(1:0mtx来形成)(:0mtx，并更新其权值为mtw，以此来完成从1t到t的转变，即产生Mmmtmttwx1)(:0,，逼近后验概率密度ttyxp:0:0。t实现过程如下：这里我们选取的重要性函数为ttyx:0:0，把它分解成两部分的乘积，即1:01:0:01:0:0:0,tttttttyxyxxyx如果)(1:0mtx~1:01:0ttyx，则1:01:01:01:01tmttmtmtyxyxpw我们把)(mtx加入到)(1:0mtx来形成)(:0mtx粒子流，其中)(mtx~tttyxx:01:0,，则mtw更新为：mttmtmtmtmtmttmtwyxxxxpxypw1:01:01,对于每个时刻t，通过以下两步可以实现序列重要性采样算法：(1)从tttyxx:01:0,中抽取粒子)(mtx，其中Mm,,1(2)根据mttmtmtmtmtmttmtwyxxxxpxypw1:01:01,来计算其权值。重要性函数在粒子滤波中起到了重要的作用，滤波效果的好坏，跟重要性函数的选取有关系。▼粒子退化粒子滤波器的一个重要的问题就是粒子退化(Degeneracy)现象，即经过若干次迭代后，除一个粒子外，其余的粒子只有微小的权值，可忽略不计。退化现象意味着大量的计算工作都被用来更新那些几乎不起任何作用的粒子。显然，退化现象对PF产生了不利的影响。解决粒子退化的方法：选取好的重要性函数；再采样。(1)重要性函数的选取◆重要采样密度tmtmtyxx:01:0,的选择应该遵循以下两条规则:1)在某种意义上说，tmtmtyxx:01:0,应该可以合理地近似最优重要采样密度tmtmtyxxp:01:0,；2)可以很方便的产生服从该分布的样本。◆我们最常采用的两个重要性函数：先验重要性函数和最优重要函数。先验重要性函数