本文選題：目標跟蹤 + 區(qū)間量測　； 參考：《控制與決策》2017年08期

【摘要】：針對區(qū)間量測下目標的實時檢測與跟蹤問題,提出基于無跡變換的伯努利粒子濾波算法(BernoulliUpf).該算法在伯努利粒子濾波算法(Bernoulli-pf)的基礎(chǔ)上融合無跡卡爾曼濾波(UKF),融合后的算法在預測步驟產(chǎn)生持續(xù)存活粒子時,充分考慮到當前時刻的量測,從而引導粒子向高似然區(qū)域移動,使得粒子分布更加接近真實狀態(tài)的后驗分布.仿真實驗表明,Bernoulli-Upf算法的估計精度優(yōu)于Bernoulli-pf算法.
[Abstract]:A Bernoulli particle filter algorithm based on unscented transformation is proposed for real-time detection and tracking of targets under interval measurement. This algorithm is based on Bernoulli-pf (Bernoulli-Particle filter) algorithm. The unscented Kalman filter (UKF) is fused. When the prediction steps produce the surviving particles, the measurements of the current time are fully taken into account, which leads the particles to move to the high likelihood region. The particle distribution is closer to the posterior distribution of the real state. Simulation results show that the estimation accuracy of Bernoulli-Upf algorithm is better than that of Bernoulli-pf algorithm.
【作者單位】： 桂林電子科技大學數(shù)學與計算科學學院;廣西精密導航技術(shù)與應(yīng)用重點實驗室;中國電子科技集團公司第五十四研究所;
【基金】：國家自然科學基金項目(61261033,61561016,61362005) 廣西自然科學基金項目(2014GXNSFAA118352,2014GXNSFBA118280,2016GXNSFAA380073) 廣西精密導航技術(shù)與應(yīng)用重點實驗室基金項目(DH201502) 廣西高校數(shù)據(jù)分析與計算重點實驗室開放基金項目 廣西密碼學與信息安全重點實驗室研究課題(GCIS201611)
【分類號】：TN713

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1992031