区间量测下基于无迹变换的伯努利粒子滤波算法

发布时间：2018-06-07 17:21

  本文选题：目标跟踪 + 区间量测　； 参考：《控制与决策》2017年08期

【摘要】：针对区间量测下目标的实时检测与跟踪问题,提出基于无迹变换的伯努利粒子滤波算法(BernoulliUpf).该算法在伯努利粒子滤波算法(Bernoulli-pf)的基础上融合无迹卡尔曼滤波(UKF),融合后的算法在预测步骤产生持续存活粒子时,充分考虑到当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子分布更加接近真实状态的后验分布.仿真实验表明,Bernoulli-Upf算法的估计精度优于Bernoulli-pf算法.
[Abstract]:A Bernoulli particle filter algorithm based on unscented transformation is proposed for real-time detection and tracking of targets under interval measurement. This algorithm is based on Bernoulli-pf (Bernoulli-Particle filter) algorithm. The unscented Kalman filter (UKF) is fused. When the prediction steps produce the surviving particles, the measurements of the current time are fully taken into account, which leads the particles to move to the high likelihood region. The particle distribution is closer to the posterior distribution of the real state. Simulation results show that the estimation accuracy of Bernoulli-Upf algorithm is better than that of Bernoulli-pf algorithm.
【作者单位】： 桂林电子科技大学数学与计算科学学院;广西精密导航技术与应用重点实验室;中国电子科技集团公司第五十四研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(61261033,61561016,61362005) 广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118352,2014GXNSFBA118280,2016GXNSFAA380073) 广西精密导航技术与应用重点实验室基金项目(DH201502) 广西高校数据分析与计算重点实验室开放基金项目 广西密码学与信息安全重点实验室研究课题(GCIS201611)
【分类号】：TN713

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1992031