多尺度粒子滤波算法对目标状态估计的研究

• 作者: 翟永智
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 多尺度粒子滤波 目标状态信息 最大后验分布函数 重要采样 马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 相关技术
• 页码范围: 214-217
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2011.04.061

摘要

当观测值给定的条件下,为了提取未知参数的信息,文中基于Gibbs与Metropolis- Hasting两种重要采样提出了多尺度粒子滤波算法.该算法在目标状态空间上一条马尔科夫链上,采用不同的粗细尺度进行交替采样来传递目标的状态信息和参数信息,从而搜索目标状态的最大后验分布函数.从而实现对机动目标状态的最优估计.其中细尺度采样保持了估算的精度,粗尺度提高了运算效率.仿真表明,该新算法实现了算法精度和效率的良好折衷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟永智	西北工业大学电子信息学院	6	4	2.0	2.0