基于迭代平方根容积粒子滤波目标跟踪算法

• 作者: 刘叶楠 陈超波 高嵩
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 粒子滤波 迭代平方根容积卡尔曼滤波 马尔可夫链-蒙特卡罗
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 120-124
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4138字
• 语种: 中文

摘要

针对粒子滤波目标跟踪算法粒子退化及跟踪精度问题,提出了一种基于马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)的迭代平方根容积粒子滤波(ISRCPF,iterated square root cubature Kalman particle filter)算法(ISRCPF-MCMC).在该滤波算法中,利用容积数值积分原则计算非线性随机函数的均值和方差,通过正交矩阵分解代替矩阵开方,在生成的粒子滤波建议分布中融入当前量测值,提高对系统后验概率的逼近程度.然后在此基础上融合MCMC抽样算法(MH,Metropolis Hasting)对所选建议分布进行优化,增加粒子多样性,以提高跟踪精度.仿真试验结果表明,ISRCPF-MCMC算法的估计误差与其他算法相比降低至0.403％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高嵩	西安工业大学电子信息工程学院	110	664	14.0	19.0
2	陈超波	西安工业大学电子信息工程学院	106	413	12.0	15.0
3	刘叶楠	西安工业大学电子信息工程学院	6	7	2.0	2.0