闪烁噪声下目标跟踪的容积粒子滤波算法

发布时间：2017-12-09 02:23

  本文关键词：闪烁噪声下目标跟踪的容积粒子滤波算法

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【摘要】：针对闪烁噪声下非线性非高斯系统的目标跟踪问题,首先建立了闪烁噪声的数学模型;然后分析了传统粒子滤波算法的优劣点,在此基础上,引入容积卡尔曼滤波算法,重新设计粒子滤波的重要性密度函数,提出用容积粒子滤波算法来跟踪目标。最后进行了仿真分析与对比。仿真结果表明,闪烁噪声条件下,容积粒子滤波算法的跟踪误差分别是传统粒子滤波算法和无迹粒子滤波算法的1/5和1/2,有更高的跟踪精度;而运行时间仅是无迹粒子滤波算法的1/2,且跟踪稳定性更好。
【作者单位】： 火箭军工程大学;
【基金】：国家自然科学基金(61174207,61501471)资助
【分类号】：TN713
【正文快照】： 61501471)资助在现实目标跟踪过程中,通常会遇到非线性非高斯问题,最有效的滤波方法即是粒子滤波(parti-cle filter,PF)。这是一种基于Monte Carlo仿真技术的最优贝叶斯滤波算法[1],首先在状态空间中通过建议密度函数获取一组服从系统先验分布的随机样本,利用样本均值得到最小

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