%0 Journal Article
%T 基于粒子滤波的红外目标跟踪
%J 红外与毫米波学报
%D 2006
%X 粒子滤波（ParticleFilter）是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术．提出了一种基于粒子滤波的红外目标稳健跟踪新方法．在粒子滤波理论框架下，红外目标的状态后验概率分布用加权随机样本集表示，通过这些随机样本的Bayesian迭代进化实现红外目标的跟踪．系统状态转移模型选择为简单的二阶自回归模型，并自适应地确定系统噪声方差．红外目标的描述利用目标区域的灰度分布，该灰度分布通过核概率密度估计建立．通过计算参考目标的灰度分布和目标样本的灰度分布之间的Bhattacharyya距离，建立系统观测概率模型．实验结果表明该方法是有效的和稳健的．
%K 粒子滤波红外目标跟踪核密度估计Bhattacharyya系数
%U http://journal.sitp.ac.cn/hwyhmb/hwyhmbcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20060231&flag=1