本文關鍵詞：一種新的機動目標跟蹤方法

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【摘要】：文中提出了一種基于改進粒子濾波的聯(lián)合估計方法,能有效解決粒子濾波中常見的樣本枯竭問題,增加了算法的魯棒性。這種方法將幾種貝葉斯常值參數(shù)估計方法相結合,產生了一種可解決時變參數(shù)估計問題的方法。在直線運動和轉彎運動相結合的高機動環(huán)境中,將文中所提出的方法與IMM(交互式多模型)濾波方法進行了仿真比較。IMM濾波方法需要囊括大量模型來保證估計的精度;然而,該文方法通過貝葉斯參數(shù)估計,大大降低了算法的復雜度。仿真結果證實了所提出的方法在機動目標跟蹤應用中的有效性。
【作者單位】： 西安交通大學電子與信息工程學院;
【關鍵詞】： 粒子濾波方法 時變參數(shù)估計 機動目標跟蹤
【基金】：國家自然科學基金(61202128) 宇航動力學國家重點實驗室開放基金(2011ADL-JD0202)資助課題
【分類號】：V448.2
【正文快照】： 0引言非線性系統(tǒng)的狀態(tài)和參數(shù)估計在很多領域都是一個極具挑戰(zhàn)性的問題,如目標跟蹤、控制和通信系統(tǒng)、生物系統(tǒng)等等。近年來,基于粒子濾波的參數(shù)估計方法逐漸得到了廣泛應用。標準粒子濾波存在樣本枯竭和重要性密度函數(shù)選擇不合理問題。在重采樣過程后,引入MCMC(馬爾可夫蒙特

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本文編號：937419