卡尔曼滤波与粒子滤波之间跟踪模式的优化

• 作者: 张萌 惠明 李娜 陈恳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 新的跟踪模式 卡尔曼滤波 粒子滤波 算法性能评价 算法切换
• 年，卷（期）: 2012,（36）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 129-133,154
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1111-0314

摘要

鉴于卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)和粒子滤波(Particle Filter,PF)都是贝叶斯估计的一种,粒子滤波比卡尔曼滤波应用广泛,而卡尔曼滤波比粒子滤波使用简便,提出了一种算法在卡尔曼滤波和粒子滤波之间切换的跟踪模式.定义出算法性能评价参数,使参数可以在线反映算法的好坏；通过仿真使噪声不满足卡尔曼使用条件,确定切换是否可行,结合实际情况定义切换条件；应用至实际视频中.结果证明,卡尔曼滤波与粒子滤波间跟踪模式的优化是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈恳	宁波大学信息科学与工程学院	51	233	9.0	12.0
2	李娜	中国科学院电子学研究所	207	2106	25.0	37.0
3	张萌	宁波大学信息科学与工程学院	4	16	3.0	4.0
4	惠明	宁波大学信息科学与工程学院	4	29	3.0	4.0