基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

摘要：

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法.在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法.融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果.仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果.

关键词：粒子滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、机动目标跟踪

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省重大科技专项基金项目2007DA111

在线出版日期：2009-04-30（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：65-67,77