一种用于目标跟踪的改进粒子滤波算法

摘要：

为解决目标跟踪中粒子滤波算法的估计精度、粒子退化问题,提出一种改进的粒子滤波算法.在粒 子滤波的基础上,利用UKF生成粒子滤波的建议分布,以改善滤波效果,在无味粒子滤波的基础上,融合典型的MCMC抽样算法,减少传统 算法未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响,增加采样粒子多样化.将该算法应用于具有非线性、非高斯特点的目标跟踪问题 中,仿真结果表明,与普通的粒子滤波算法相比,其跟踪精度和滤波效果有较大提高.

关键词：粒子滤波、目标跟踪、非线性滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、马尔可夫链-蒙特卡洛

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61071014;空军工程大学电讯工程学院科研创新基金资助项目DYCX1002

在线出版日期：2012-05-22（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：176-178,182