一种新的机动目标跟踪方法

发布时间：2017-09-28 18:28

  本文关键词：一种新的机动目标跟踪方法

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【摘要】：文中提出了一种基于改进粒子滤波的联合估计方法,能有效解决粒子滤波中常见的样本枯竭问题,增加了算法的鲁棒性。这种方法将几种贝叶斯常值参数估计方法相结合,产生了一种可解决时变参数估计问题的方法。在直线运动和转弯运动相结合的高机动环境中,将文中所提出的方法与IMM(交互式多模型)滤波方法进行了仿真比较。IMM滤波方法需要囊括大量模型来保证估计的精度;然而,该文方法通过贝叶斯参数估计,大大降低了算法的复杂度。仿真结果证实了所提出的方法在机动目标跟踪应用中的有效性。
【作者单位】： 西安交通大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 粒子滤波方法 时变参数估计 机动目标跟踪
【基金】：国家自然科学基金(61202128) 宇航动力学国家重点实验室开放基金(2011ADL-JD0202)资助课题
【分类号】：V448.2
【正文快照】： 0引言非线性系统的状态和参数估计在很多领域都是一个极具挑战性的问题,如目标跟踪、控制和通信系统、生物系统等等。近年来,基于粒子滤波的参数估计方法逐渐得到了广泛应用。标准粒子滤波存在样本枯竭和重要性密度函数选择不合理问题。在重采样过程后,引入MCMC(马尔可夫蒙特

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本文编号：937419