粒子滤波理论及其在目标跟踪中的应用

• 作者: 冯驰 吕晓凤 汲清波
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 蒙特卡罗 序列重要性采样 重采样
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 246-248
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3081字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.06.075

摘要

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杌样本(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.对经典的纯方位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远优于EKF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	冯驰	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	69	536	13.0	20.0
2	汲清波	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	23	272	9.0	16.0
3	吕晓凤	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	2	45	2.0	2.0