改进粒子滤波算法在目标状态估计中的应用

• 作者: 徐晓刚 李春鑫 王孝通
• 来源期刊: 光电技术应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 马尔科夫蒙特卡罗法 状态估计
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1255.2009.01.017

摘要

针对粒子滤波算法(PF)建议性函数的选择问题和粒子匮乏现象,提出了改进粒子滤波算法.该算法利用无迹卡尔曼滤波(UKF)产生建议性分布,提高估计精度;采用马尔科夫蒙特卡罗法(MCMC)保持粒子多样性,抑制粒子匮乏现象.仿真结果表明该算法的目标状态估计精度明显优于PF、UPF、PF-MCMC和PF-EKF-MCMC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	王孝通		120	1357	19.0	32.0
2	徐晓刚		95	1361	16.0	35.0
3	李春鑫		8	29	3.0	5.0