PF、EKF算法在目标跟踪中的研究

• 作者: 倪笑宇 刘福志
• 来源期刊: 变频器世界
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波
• 年，卷（期）: bpqsj_2018,（3）
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 分类号: TN713

摘要

针对目标跟踪问题介绍两种目标跟踪算法一粒子滤波算法（PF）、扩展卡尔曼算法（EKF）。PF算法采用蒙特卡洛采样的贝叶斯滤波方法，将复杂的目标状态表示为一组加权值，通过寻找在粒子滤波分布中的最大权值粒子来确定目标最有可能的状态分布。EKF利用泰勒级数方法，将非线性问题转化为线性问题，再通过卡尔曼算法进行滤波，能够达到一阶估计精度。通过对二者进行仿真比较，证明在复杂的非高斯非线性条件下，PFB9性能优于EKF。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪笑宇	河北建筑工程学院机械工程学院	37	36	4.0	4.0
2	刘福志	大连交通大学电气信息学院	2	1	1.0	1.0