發(fā)布時間：2018-05-11 13:58

  本文選題：粒子濾波 + 交互式多模型　； 參考：《現(xiàn)代雷達(dá)》2017年01期

【摘要】：為了提高雷達(dá)對機動目標(biāo)的跟蹤精度,通過融合擬蒙特卡羅思想,提出了一種適用于非線性非高斯系統(tǒng)的擬蒙特卡羅粒子濾波交互式多模型算法。該算法利用擬蒙特卡羅采樣,克服傳統(tǒng)算法采樣粒子間隙過大、粒子層疊問題,增加交互式多模型對機動目標(biāo)跟蹤時的有效粒子數(shù);通過區(qū)間估計理論,解決擬蒙特卡羅支撐區(qū)間難以計算問題,并結(jié)合核密度估計重采樣,保證采樣粒子的低等差異性。仿真結(jié)果表明:與交互式多模粒子濾波算法相比,改進(jìn)算法可在保證濾波實時性的同時,提高跟蹤精度。
[Abstract]:In order to improve the tracking accuracy of maneuvering targets, a quasi-Monte Carlo particle filter interactive multi-model algorithm for nonlinear non-Monte Carlo systems is proposed by combining quasi-Monte Carlo theory. In this algorithm, quasi Monte Carlo sampling is used to overcome the problem of excessive particle gap and stacking of particles in traditional algorithms, and to increase the effective number of particles in tracking maneuvering targets with interactive multiple models. The quasi Monte Carlo support interval is difficult to be calculated, and the kernel density estimation is used to resample the samples to ensure the low difference of the sampled particles. The simulation results show that compared with the interactive multimode particle filter algorithm, the improved algorithm can not only guarantee the real-time filtering, but also improve the tracking accuracy.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【分類號】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1874249