一种目标跟踪滤波的新方法

摘要：

对于目标跟踪系统,当观测不确定性相对系统不确定性较大时,如果采用EKF,UKF算法,由于概率密度函数(PDF)由高斯分布近似使真实的分布结构扭曲,导致系统性能下降或发散,采用粒子滤波时,因为系统不确定性相对观测不确定性较小,所以重采样会使粒子间的独立性消失,导致系统性能下降.为了提高目标跟踪的精度,该文给出一种SMCEKF及SMCUKF滤波算法,在SMC(Sequential Monte Carlo)算法中分别引入EKF及UKF,由独立滤波器更新和传播的随机采样点和相应权重来表示状态的PDF,由于初值和滤波部是独立的,所以确保了表示PDF的随机样值的独立性,在滤波器个数较少、计算量较小的情况下使滤波性能得到提高.文中给出了理论分析和仿真实例证明算法的有效性.

关键词：序列蒙特卡罗、随机采样、跟踪、UKF、粒子滤波

所属期刊栏目：29

分类号：TN953

在线出版日期：2007-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2120-2123