基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪

• 作者: 李少军 柴天佑 王宏
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 目标跟踪 贝叶斯跟踪 非线性非高斯随机系统 序列重要性采样 t-分布粒子滤波器 ECME算法 无色卡尔曼滤波 自助式粒子滤波器
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 598-604
• 页数: 7页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0446.2006.06.009

摘要

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器.为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并嵌入到t-分布粒子滤波器中.理论分析表明,在t-分布条件下,t-分布粒子滤波器是在样本数量上的渐近最优估计器.在机动目标跟踪实验中,比较了t-分布粒子滤波器、无色卡尔曼滤波(Unscented Kalmanfilter)及自助式粒子滤波器(Bootstrap particle filters)的跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴天佑	东北大学自动化研究中心	382	9006	43.0	78.0
2	李少军	中国科学院自动化研究所	2	9	1.0	2.0