条件线性状态空间模型Rao-Blackwellized卷积滤波算法

• 作者: 尹建君 林青 胡波
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 信息处理 Rao-Blackwellized卷积滤波 仿真 条件线性高斯 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1329-1333
• 分类号: TP391
• 字数: 4443字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2010.06.045

摘要

针对条件线性高斯状态空间模型,提出一种新的状态滤波方法,称为Rao-Blackwellized卷积滤波(Rao-Blackwellized convolution filtering,RBCF)算法,算法用卷积滤波器(convolution filter,CF)估计模型中的非线性状态,用卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF)估计线性状态;与Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized particle filter,RBPF)相比,算法使用了基于核函数的CF,提高了在小噪声条件下的估计精度.RBCF滤波算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明:在小噪声条件下,RBCF的估计精度明显高于RBPF,其对位置和速度估计的均方根误差比RBPF低一个数量级以上.而且随着噪声进一步的减小,这种优势将更加明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡波	复旦大学信息科学与工程学院	159	1370	19.0	32.0
2	林青	复旦大学信息科学与工程学院	38	190	6.0	13.0
3	尹建君	复旦大学信息科学与工程学院	15	187	7.0	13.0