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粒子滤波算法及其在目标跟踪中的应用

李凤  
【摘要】:随着现代科技的发展和军事的需要,对目标跟踪的精度提出了越来越高的要求。线性高斯模型已经不能准确的描述目标运动模型,对应的卡尔曼滤波也不能准确的估计目标运动参数。近年来,非线性/非高斯模型得到了很大的发展和利用,因此研究非线性/非高斯模型的滤波方法非常重要。 粒子滤波是适用于非线性/非高斯系统的重要滤波方法之一,近几年得到了很大的发展与应用,但是由于算法本身不是很成熟,在应用过程中还存在一系列的问题,因此近几年出现了许多改进算法。 本文首先介绍了近几年出现的改进算法,总结了它们的改进原理,同时指出改进算法也存在一些弊端,最后在众多学者的工作基础上选择了新的改进算法。第一种改进算法主要是对重要性密度函数的改进,通过从改进的重要性密度函数进行粒子采样,能使得采样的粒子更好的估计目标的状态,提高估计精度。第二种改进算法主要是对似然函数概率分布的改进,通过选择更合适的概率分布函数来对粒子进行筛选,赋予不同的权值,使之在状态估计中占据不同的权重,与真实值较接近的粒子赋予较大的权值,反之赋予较小的权值,同时还能保证粒子的多样性,在一定程度上抑制了粒子贫化。 仿真实验表明,基于重要性函数的改进算法在一定程度上提高了算法的跟踪精度,但是相对的增加了计算时间。基于似然函数改进计算权值的算法不仅使得计算精度提高,同时由于选择的指数衰减分布的幂指数是一次幂,相对于传统的高斯正态分布的幂指数是二次幂的情况,节约了计算时间。


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