本文關(guān)鍵詞：閃爍噪聲下目標(biāo)跟蹤的容積粒子濾波算法

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【摘要】：針對(duì)閃爍噪聲下非線性非高斯系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤問題,首先建立了閃爍噪聲的數(shù)學(xué)模型;然后分析了傳統(tǒng)粒子濾波算法的優(yōu)劣點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,引入容積卡爾曼濾波算法,重新設(shè)計(jì)粒子濾波的重要性密度函數(shù),提出用容積粒子濾波算法來跟蹤目標(biāo)。最后進(jìn)行了仿真分析與對(duì)比。仿真結(jié)果表明,閃爍噪聲條件下,容積粒子濾波算法的跟蹤誤差分別是傳統(tǒng)粒子濾波算法和無跡粒子濾波算法的1/5和1/2,有更高的跟蹤精度;而運(yùn)行時(shí)間僅是無跡粒子濾波算法的1/2,且跟蹤穩(wěn)定性更好。
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61174207,61501471)資助
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 61501471)資助在現(xiàn)實(shí)目標(biāo)跟蹤過程中,通常會(huì)遇到非線性非高斯問題,最有效的濾波方法即是粒子濾波(parti-cle filter,PF)。這是一種基于Monte Carlo仿真技術(shù)的最優(yōu)貝葉斯濾波算法[1],首先在狀態(tài)空間中通過建議密度函數(shù)獲取一組服從系統(tǒng)先驗(yàn)分布的隨機(jī)樣本,利用樣本均值得到最小

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1268752