基于改进扩展卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Target tracking algorithm based on improved extend Kalman particle filter
针对扩展卡尔曼粒子滤波算法滤波精度较低和粒子退化的问题,将马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法与扩展卡尔曼粒子滤波相结合,应用于目标跟踪.该算法利用扩展卡尔曼滤波来构造粒子滤波的建议分布函数,使建议分布函数能够融入最新的观测信息,以便得到更符合真实状态的后验概率分布;同时引入MCMC方法对所选的建议分布进行优化处理,使抽样粒子更加多样性.仿真结果表明,该算法能有效地解决粒子贫化问题并提高滤波精度.
Considering the problem of poor tracking accuracy and particle degradation in the traditional particle filter algorithm, discussed a new improved particle filter algorithm with the Markov chain Monte Carlo (MCMC) and extended particle filter.The algorithm used extend Kalman filter to generate a proposal distribution, which could integrate latest observation information to get the posterior probability distribution that was more in line with the true state.Me…查看全部>>
王华剑;景占荣;羊彦
西北工业大学,电子信息学院,西安,710072西北工业大学,电子信息学院,西安,710072西北工业大学,电子信息学院,西安,710072
信息技术与安全科学
目标跟踪粒子滤波扩展卡尔曼滤波马尔可夫链蒙特卡罗方法非线性系统
target tracking particle filter(PF) extend Kalman filter Markov chain Monte Carlo (MCMC) nonlinear system
《计算机应用研究》 2011 (5)
高功率超宽带天线及其阵列关键技术研究
1634-1636,1643,4
国家自然科学基金资助项目(60501004)
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