基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究
饶文碧
王君
雷育华
1.武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,4300702.武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,4300703.武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430070
摘要：针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法.在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法.融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果.仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果.
关键词：粒子滤波扩展卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波机动目标跟踪
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：湖北省重大科技专项基金项目(2007DA111)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 65-67,77 )
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