远距离干扰环境下目标跟踪的扩展卡尔曼粒子滤波算法

摘要：

　　该文在扩展卡尔曼粒子滤波算法的基础上融合了“负”信息(没有接收到观测值的扫描)来实现远距离干扰环境下的目标跟踪。在整个实现过程中，由传感器模型推导出的高斯和似然函数充分考虑了正负信息，直接用于计算粒子权重更新。并且通过扩展卡尔曼滤波算法产生重要性密度函数，利用当前时刻的量测，使得粒子的分布更接近其后验概率分布，而且使用较少的粒子个数即可达到较好的跟踪效果。仿真证明，扩展卡尔曼粒子滤波算法在航迹连续性和跟踪精度方面明显优于扩展卡尔曼滤波算法，但计算复杂度较高。

关键词：目标跟踪、远距离干扰机、扩展卡尔曼粒子滤波、负信息

分类号：TN972

资助基金：西北工业大学博士论文创新基金cx201114资助课题

在线出版日期：2013-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1587-1592