基于改进的交互式多模型粒子滤波算法

• 作者: 刘悄然 杨训
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 交互多模型 卡尔曼粒子滤波 跟踪精度 扩展卡尔曼滤波 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: TP953
• 字数: 4792字
• 语种: 中文

摘要

针对交互式多模型粒子滤波算法中因采样粒子缺乏最新量测信息而造成的滤波精度受限问题,在混合卡尔曼粒子滤波算法的基础上,对交互式多模型粒子滤波算法进行了改进,提出了交互式多模型混合卡尔曼粒子滤波算法,并研究了不同组合方式对跟踪精度的影响.首先用无迹卡尔曼滤波产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波得到粒子的重要性建议分布,充分利用量测信息,对粒子状态进行更新.仿真结果表明,所提出的改进交互式多模型粒子滤波算法目标跟踪精度优于交互多模型无迹卡尔曼粒子滤波算法以及交互多模型扩展卡尔曼粒子滤波算法,从而证明了该算法的有效性.该方法对于进一步提高非线性、非高斯环境下机动目标的跟踪精度具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨训	西北工业大学动力与能源学院	16	95	6.0	8.0
2	刘悄然	西北工业大学动力与能源学院	1	7	1.0	1.0