MCMC粒子滤波算法研究及应用

• 作者: 李善姬 邵奎军 高静
• 来源期刊: 电子测试
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 马尔可夫链蒙特卡罗 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与开发
• 页码范围: 19-22,86
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2720字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2009.12.005

摘要

粒子滤波算法是一种基于贝叶斯估计的蒙特卡罗方法,适用于非线性非高斯系统的分析,被广泛应用于跟踪、定位等问题的研究中.为了解决粒子滤波算法在重采样后,丧失粒子多样性的问题,本文在粒子滤波算法的重采样步骤后,加入了马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)移动步骤,增加粒子的多样性.利用粒子滤波算法和MCMC粒子滤波算法对目标跟踪问题进行了仿真,并且通过分析仿真实验结果,比较了两种算法的性能,结果说明加入MCMC粒子滤波算法的性能优于粒子滤波算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵奎军	延边大学工学院	4	13	2.0	3.0
2	李善姬	延边大学工学院	19	78	6.0	8.0
3	高静	延边大学工学院	2	10	1.0	2.0