强跟踪UKF粒子滤波算法

摘要：

为解决传统的粒子滤波(particle filter,PF)及其改进算法对系统模型误差和状态突变的鲁棒性不强的问题,有学者提出具有较强鲁棒性的强跟踪扩展粒子滤波(strong tracking extended particle filter,STEPF),但其估计精度不高,需要计算雅可比矩阵,实现较为复杂困难.针对这一情况,提出基于强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking unscentedKalman filter,STUKF)的强跟踪无迹粒子滤波(strong tracking unscented particle filter,STUPF)算法.在粒子先验分布更新阶段融入观测数据,以STUKF作为重要性密度函数,兼具UPF估计精度高和STUKF的鲁棒性且易于实现的优点,有效克服STEPF存在的缺点.数值仿真验证了所提算法的有效性.

关键词：强跟踪、扩展粒子滤波、无迹粒子滤波、卡尔曼滤波、鲁棒性

所属期刊栏目：36

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：湖北省自然科学基金面上基金项目2014CFB378;湖北省教育厅科学研究计划重点基金项目D20131802

在线出版日期：2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2432-2436