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UPF算法在状态估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
首先分析了基于贝叶斯理论的粒子滤波算法的原理:然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上讨论了粒子滤波算法存在的主要问题,研究了一种使用UKF产生重点密度函数的粒子滤波算法(UPF);最后通过实例将该算法与粒子滤波算法进行比较,仿真结果表明UPF算法运算时间低于粒子滤波算法. 相似文献
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雷达目标跟踪量测系统常受到闪烁噪声干扰,导致传统滤波算法的滤波性能急剧下降甚至发散。文中提出了改进粒子滤波算法,利用扩展卡尔曼滤波产生重要性概率密度函数。提出改进的重采样策略,提高采样粒子的有效性。将文中算法与PF及EKPF算法进行了仿真比较,结果表明该算法具有较优的跟踪性能。 相似文献
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粒子滤波器及其在目标跟踪中的应用 总被引:22,自引:0,他引:22
为了在物理条件下对目标进行精确建模,有时需要运用非线性、非高斯系统。而常规的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的,因而不能直接用来解决非线性、非高斯问题。为了解决这一问题,人们开发出各种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔曼算法(EKF),它对非线性系统进行局部线性化,从而间接利用卡尔曼算法进行滤波与估算;另一种是序列蒙特卡罗算法,亦即粒子滤波器(PF),它是最近出现的解决非线性问题的有效算法。本文简要介绍非线性跟踪的最优与次优贝叶斯算法,重点关注粒子滤波器,通过再入大气层弹道目标的例子,说明PF在目标跟踪中的应用。 相似文献
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研究了Unscented变换的基本原理及UKF算法。为了降低跟踪系统计算的复杂性,在Unscented变换中,通过引入单位矩阵,以简单的数值计算取代复杂的矩阵分解求解矩阵平方根的过程,把UKF改进为FMSRUKF。通过对三维坐标系下作变加速运动目标的跟踪仿真,结果表明FMSRUKF有更好的精度和鲁棒性。 相似文献
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针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪的思路.该算法直接利用传感器获得的含有噪声的角度数据,通过改进极坐标系下的系统方程得到目标状态的后验概率分布,来估计目标的运动状态.仿真结果表明该算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法. 相似文献
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一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:2,自引:3,他引:2
针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。 相似文献
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基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。 相似文献
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在目标跟踪中,为了克服粒子滤波的粒子退化和贫化问题,提高滤波精度,文中将差分演化算法与容积粒子滤波相结合,形成了差分演化容积粒子滤波算法。在粒子进行先验更新时, 使用容积卡尔曼滤波算法融入当前时刻的量测信息并用其来产生重要性密度函数,并且在重采样阶段,用差分演化算法对根据重要性密度函数抽取的采样粒子做优化操作,从而克服粒子滤波存在的粒子退化及贫化问题,提高滤波性能。实验结果表明,和粒子滤波、无迹粒子滤波、容积粒子滤波相比,该算法有着更高的滤波精度和更好的稳定性,并且能够提高雷达机动目标跟踪的精确性。 相似文献
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本文研究用递推算法实现只测量到达角和多普勒频移的无源双基地雷达的目标运动分析。基于Unscented卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,提出了一种新的强跟踪Unscented滤波器算法。新算法在无源双基地雷达目标跟踪的仿真实验中显示了高精度鲁棒滤波的性能。 相似文献
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为处理纯方位跟踪(BOT)中的非线性问题,提出了一种Unscented粒子滤波(UPF)跟踪方法。在使用Unscented变换的基础上,利用UPF来加入最新的观测量并产生非线性粒子滤波(PF)的建议分布。结合纯方位跟踪模型,推导了UPF应用的具体算法步骤,使用匀速运动和机动目标两个BOT仿真实例,与其它滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对于纯方位跟踪问题,UPF不仅解决了扩展卡尔曼滤波器的线性化损失难题,而且与PF等粒子滤波器相比,具有更高的跟踪精度。 相似文献
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粒子滤波理论适用于在非线性和非高斯环境下的目标跟踪与检测。文中基于序列重要性采样定理,提出了模型环境和多雷达目标检测的递归贝叶斯TBD算法。此算法在基本粒子滤波算法SIR的基础上,采用多模型粒子滤波器实现了多雷达目标的检测。仿真结果表明,算法能够有效地进行目标跟踪与检测。 相似文献