改进的交互式多模型粒子滤波跟踪算法

• 作者: 刘贵喜 范春宇 高恩克
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波器 卡尔曼滤波器 交互式多模型 非线性/非高斯
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2810-2813
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3122字
• 语种: 中文

摘要

通常的交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)或交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)对于非高斯问题无能为力;对于非线性问题,其性能不及交互多模型粒子滤波算法(IMMPF).粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合用来获得更好的跟踪性能.然而,粒子滤波的主要问题是巨大的计算量,由于粒子滤波通常采用大量的粒子数目,将带来很大的计算负荷.该文提出了一种改进的交互多模型粒子滤波算法,其利用多模型综合使用了卡尔曼滤波和粒子滤波,与常规交互式多模型粒子滤波(IMMPF)相比,大大改善了计算效率.对于非线性/非高斯问题,其性能与IMMPF相当;对于线性问题,其性能与IMMEKF相当,并优于IMMPF的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘贵喜	西安电子科技大学自动控制系	59	1583	20.0	39.0
2	高恩克	西安电子科技大学自动控制系	2	72	2.0	2.0
3	范春宇	西安电子科技大学自动控制系	2	72	2.0	2.0