10.3969/j.issn.1008-0570.2009.22.094
粒子滤波器在雷达目标跟踪中的运用
非线性估计领域的经典算法是扩展Kalman滤波(EKF).它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点.而粒子滤波采用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度,而不是采用传统的线性变换,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点.本文对经典的方位、斜距量测跟踪问题进行了仿真.仿真结果表明,粒子滤波器的跟踪性能要优于EKF的性能.
粒子滤波、蒙特卡罗、序列重要性采样、重采样
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TP957
2009-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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