本文關(guān)鍵詞：基于隨機攝動再采樣的粒子概率假設(shè)密度濾波器

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【摘要】：作為概率假設(shè)密度濾波的典型實現(xiàn)方式,粒子概率假設(shè)密度濾波器無需線性高斯等先驗假設(shè),因而在多目標跟蹤中得到了廣泛的應(yīng)用。為解決粒子退化問題并保持粒子規(guī)模,該濾波器引入了重采樣機制,然而,該重采樣機制易引起粒子多樣性耗盡,導(dǎo)致粒子貧化問題產(chǎn)生。為解決這一問題,該文提出一種新的基于隨機攝動再采樣的粒子概率假設(shè)密度濾波器。首先,全面分析了粒子概率假設(shè)密度濾波因粒子貧化問題導(dǎo)致目標失跟的過程。然后設(shè)計了一種隨機攝動再采樣算法,該算法在重采樣導(dǎo)致粒子多樣性缺失時,根據(jù)源粒子的位置與復(fù)制次數(shù)隨機產(chǎn)生相應(yīng)數(shù)目的新粒子,并對源粒子進行刪減,其可在保留源粒子信息的前提下保持粒子的多樣性。最后,該文將該算法納入概率假設(shè)密度濾波框架,提出了一種新的粒子概率假設(shè)密度濾波器。仿真結(jié)果表明該濾波器在不顯著增加運行時間的前提下能夠克服粒子貧化問題,相比標準的粒子概率假設(shè)密度濾波器具有更好的跟蹤性能。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院信息融合研究所;中國人民解放軍91213部隊;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471383;61304103)~~
【分類號】：TN713
【正文快照】： 2(中國人民解放軍91213部隊煙臺264000)1引言在實際的目標跟蹤場景中,目標的數(shù)目和狀態(tài)實時變化,同時量測信息也存在很大的不確定性(目標、雜波或虛警等),這為多目標跟蹤帶來了巨大挑戰(zhàn)。如何在雜波背景下實時準確估計目標數(shù)目并進行穩(wěn)定跟蹤,是雷達數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的研究重點和

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