【摘要】：在介紹粒子濾波的基礎(chǔ)上,梳理分析了粒子濾波在單目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀,指出了粒子濾波存在的主要問(wèn)題。從重要性分布函數(shù)選取、權(quán)值退化/樣貧、實(shí)時(shí)性、與多模型方法的結(jié)合等幾個(gè)方面,討論了其改進(jìn)手段,并展望了未來(lái)發(fā)展方向。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 張民;賈海濤;沈震;;基于遺傳算法改進(jìn)的粒子濾波重采樣模型（英文）[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2015年03期

2 王法勝;魯明羽;趙清杰;袁澤劍;;粒子濾波算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年08期

3 劉望生;李亞安;;閃爍噪聲下目標(biāo)跟蹤的改進(jìn)粒子濾波算法[J];兵工學(xué)報(bào);2011年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 趙玲玲;目標(biāo)跟蹤中的粒子濾波與概率假設(shè)密度濾波研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

2 朱胤;非線性濾波及其在跟蹤制導(dǎo)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

3 郭云飛;純方位角目標(biāo)跟蹤理論與應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2007年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊超宇;李策;梁胤程;楊峰;;基于改進(jìn)粒子濾波的煤礦視頻監(jiān)控模糊目標(biāo)檢測(cè)[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2017年06期

2 林慶;王新;;基于改進(jìn)的粒子濾波算法的目標(biāo)跟蹤[J];信息技術(shù);2017年10期

3 蘇振威;謝林柏;;基于信息保留的自適應(yīng)多特征融合目標(biāo)跟蹤[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2017年10期

4 王婧;朱虹;;顯著度目標(biāo)示性及背景自適應(yīng)約束的目標(biāo)跟蹤算法[J];模式識(shí)別與人工智能;2017年10期

5 劉暢;楊鎖昌;汪連棟;;粒子濾波理論在單目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用綜述[J];飛航導(dǎo)彈;2017年10期

6 李睿;劉同飛;;衛(wèi)星圖像傳輸跟蹤優(yōu)化識(shí)別方法仿真研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2017年09期

7 徐君妍;崔宗勇;羅遠(yuǎn)慶;曹宗杰;;復(fù)雜場(chǎng)景下的加權(quán)粒子濾波行人跟蹤方法[J];信號(hào)處理;2017年07期

8 田夢(mèng)楚;薄煜明;吳盤龍;陳志敏;岳聰;王華;;基于螢火蟲優(yōu)化粒子濾波的新型機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法[J];控制與決策;2017年10期

9 楊恒占;張曉倩;畢雪琴;;隨機(jī)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)概率密度函數(shù)控制算法[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2017年08期

10 杜太行;李靜秋;江春冬;;改進(jìn)螢火蟲算法優(yōu)化粒子濾波的信號(hào)源定位[J];中國(guó)測(cè)試;2017年11期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 余愷;低成本無(wú)線聲陣列網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)高效DOA估計(jì)研究[D];浙江大學(xué);2016年

2 李廣華;高超聲速滑翔飛行器運(yùn)動(dòng)特性分析及彈道跟蹤預(yù)報(bào)方法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

3 馬珊;水下機(jī)器人前視聲吶多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2016年

4 史春妹;隨機(jī)濾波方程數(shù)值解法及顯微目標(biāo)跟蹤研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 張鵬;雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

6 郝本建;無(wú)線傳感網(wǎng)信號(hào)被動(dòng)定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

7 汪語(yǔ)哲;濾波技術(shù)在高超聲速大機(jī)動(dòng)飛行器末制導(dǎo)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

8 駱吉安;無(wú)線傳感器陣列網(wǎng)絡(luò)高精度被動(dòng)目標(biāo)定位方法研究[D];浙江大學(xué);2013年

9 黃大羽;復(fù)雜環(huán)境下弱目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究[D];華東理工大學(xué);2012年

10 何可可;非線性非高斯條件下貝葉斯濾波若干問(wèn)題研究[D];南京理工大學(xué);2012年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 左軍毅;張怡哲;梁彥;;自適應(yīng)不完全重采樣粒子濾波器[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2012年04期

2 湯儀平;金福江;張志彬;王學(xué)元;;粒子濾波算法測(cè)定混合染液染料濃度[J];化工學(xué)報(bào);2011年08期

3 于金霞;劉文靜;湯永利;;粒子濾波重采樣算法研究[J];微計(jì)算機(jī)信息;2010年16期

4 王法勝;郭權(quán);;基于擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2010年05期

5 ;Quadrature Kalman particle fitler[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2010年02期

6 于金霞;湯永利;劉文靜;;粒子濾波自適應(yīng)機(jī)制研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2010年02期

7 祝繼華;鄭南寧;袁澤劍;張強(qiáng);;基于中心差分粒子濾波的SLAM算法[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2010年02期

8 曲彥文;張二華;楊靜宇;;一般性粒子濾波算法收斂特性[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2010年01期

9 王法勝;張應(yīng)博;董宗然;;基于混合卡爾曼粒子濾波算法的期權(quán)定價(jià)方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2009年12期

10 祝繼華;鄭南寧;袁澤劍;何永健;;基于ICP算法和粒子濾波的未知環(huán)境地圖創(chuàng)建[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2009年08期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 寧永成;侯代文;;遞推的貝葉斯估計(jì)方法[J];四川兵工學(xué)報(bào);2013年10期

2 王成斌;;定量特爾斐預(yù)測(cè)的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)法[J];北方交通大學(xué)學(xué)報(bào);1991年02期

3 陳琦;胡錫健;;基于近似貝葉斯計(jì)算的HMM隱狀態(tài)估計(jì)[J];山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年01期

4 陳家清;劉次華;;線性指數(shù)分布參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年10期

5 張新育,孫甫照,楊松華;組合預(yù)測(cè)的貝葉斯估計(jì)方法[J];鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2002年04期

6 李耀武，，田金文;關(guān)于線性貝葉斯估計(jì)[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);1995年04期

7 姚春燕,郁文賢,莊釗文;態(tài)勢(shì)估計(jì)中一種基于貝葉斯估計(jì)的統(tǒng)計(jì)時(shí)間推理方法[J];火力與指揮控制;1999年01期

8 鄢偉安;宋保維;段桂林;樂(lè)黃勇;;威布爾部件的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯評(píng)估[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2013年11期

9 張霞;于宏毅;楊白薇;;基于貝葉斯估計(jì)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)鏈路選擇算法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年02期

10 張世英,劉金塘;小樣本參數(shù)的貝葉斯估計(jì)方法[J];天津大學(xué)學(xué)報(bào);1989年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前8條

1 周小波;張賢達(dá);;基于非參數(shù)分析的一類非線性濾波[A];第九屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-99）論文集[C];1999年

2 林禮煌;馮偉偉;;用非線性濾波技術(shù)改善超短超強(qiáng)激光的性能[A];2007年全國(guó)第十六屆十三�。ㄊ校┕鈱W(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

3 趙長(zhǎng)勝;馬振利;;顧及二次項(xiàng)的非線性靜態(tài)濾波和推估(英文)[A];《大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)進(jìn)展》論文集[C];2004年

4 潘泉;戴冠中;張洪才;;多尺度卡耳曼濾波理論[A];面向21世紀(jì)的科技進(jìn)步與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（上冊(cè)）[C];1999年

5 牛麗輝;蔡燦輝;;粒子濾波理論及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[A];全國(guó)第一屆信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議暨中國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)化研究會(huì)信號(hào)處理分會(huì)籌備工作委員會(huì)第三次工作會(huì)議�？痆C];2007年

6 廖智勇;梁繞;;基于RBF網(wǎng)絡(luò)非線性濾波的小波多尺度分析[A];全國(guó)測(cè)繪科技信息網(wǎng)中南分網(wǎng)第二十四次學(xué)術(shù)信息交流會(huì)論文集[C];2010年

7 馬義德;張祥光;張?jiān)诜?;層疊濾波的改進(jìn)算法[A];中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)第十屆全國(guó)圖像圖形學(xué)術(shù)會(huì)議（CIG’2001）和第一屆全國(guó)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)研討會(huì)（CVR’2001）論文集[C];2001年

8 樊孔帥;郭云飛;薛安克;;基于SIR粒子濾波的自主光學(xué)導(dǎo)航[A];中國(guó)宇航學(xué)會(huì)深空探測(cè)技術(shù)專業(yè)委員會(huì)第九屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2012年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前8條

1 馬德仲;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和多源信息構(gòu)建可靠性分析模型方法研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2015年

2 劉國(guó)成;基于序列Monte Carlo方法的非線性濾波技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2008年

3 向禮;非線性濾波方法及其在導(dǎo)航中的應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

4 張?chǎng)蚊?非線性濾波在通信與導(dǎo)航中的應(yīng)用研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

5 陳立娟;變分非線性濾波方法研究及其在水下潛器組合導(dǎo)航中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2014年

6 聶琦;非線性濾波及其在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

7 朱胤;非線性濾波及其在跟蹤制導(dǎo)中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

8 喬相偉;基于四元數(shù)非線性濾波的飛行器姿態(tài)確定算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王韜;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的###動(dòng)車組牽引傳動(dòng)系統(tǒng)可靠性分析[D];西南交通大學(xué);2015年

2 胡斌;基于壓縮感知的DOA估計(jì)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 周名鋒;基于MCMC的進(jìn)展多狀態(tài)模型的貝葉斯估計(jì)[D];大連理工大學(xué);2015年

4 張博;基于貝葉斯壓縮感知理論與技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

5 盧麗;基于非參數(shù)檢驗(yàn)和貝葉斯估計(jì)的TWA檢測(cè)算法研究[D];東北大學(xué);2013年

6 袁德璋;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)人體摔倒預(yù)測(cè)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

7 段仁青;基于遞歸算法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

8 崔歡歡;基于量子貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障診斷方法研究[D];華北電力大學(xué);2015年

9 楊帆;廣義Logistic模型的貝葉斯參數(shù)估計(jì)[D];吉林大學(xué);2016年

10 黃琴;基于貝葉斯估計(jì)與分布的關(guān)聯(lián)分析方法研究[D];華南理工大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2556309