基于粒子滤波的机动目标跟踪改进算法

• 作者: 刘先省 张苗辉 辛明
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 非线性非高斯
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 949-951
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2008.05.042

摘要

粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法.在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布.仿真结果表明,该算法对机动目标有更好的跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张苗辉	河南大学先进控制与智能信息处理研究所	9	58	3.0	7.0
5	刘先省	河南大学先进控制与智能信息处理研究所	79	938	16.0	28.0
9	辛明	河南大学计算机与信息工程学院	10	55	5.0	7.0