改进的多模型粒子滤波机动目标跟踪算法
鉴福升1
徐跃民2
阴泽杰3
1.中国科学技术大学,近代物理系,安徽,合肥,230026;中国科学院空间科学与应用研究中心,北京,100190;92323部队,山东,青岛,2660032.中国科学院空间科学与应用研究中心,北京,1001903.中国科学技术大学,近代物理系,安徽,合肥,230026
摘要：传统的多模型粒子滤波算法(MMPF)在机动目标跟踪中存在模型粒子数难以控制的问题.本文提出了一种改进的多模型粒子滤波算法,将模型估计和状态估计分开计算,并用模型似然函数计算模型后验概率.各模型的粒子数根据模型特性预先选定,在递推过程中保持不变,且模型间的粒子不进行交互,减少了计算量.仿真表明,同MMPF相比,该算法能用较少的粒子数获得更好的跟踪精度.
关键词：粒子滤波多模型跟踪算法粒子数似然函数
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2010-01-01
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：5( 1012-1016 )
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