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卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪. 相似文献
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针对无人机对峙跟踪非广域目标问题,开展目标状态估计与无人机制导方法研究。首先建立非广域地理环境模型,将非广域地理约束作为伪观测方程引入粒子滤波器的观测方程。其次,鉴于目标在运动过程中可能受到多个模型的约束,采用交互多模型滤波算法进行状态估计,即每个模型对应的受约束粒子滤波器并行工作,并对多个滤波器估计结果进行加权,得到更精确的目标运动状态估计值。然后,提出时间最优导航向量场,通过计算期望航向角,引导无人机快速收敛至目标极限环。最后,仿真实验表明,受约束粒子滤波-多交互模型算法相比于传统的滤波算法,估计精度提高了20%,时间最优导航向量场方法相比于传统的导航向量场方法,引导效率提高了15%,所提方法可更有效地用于解决非广域目标对峙跟踪问题。 相似文献
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杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。 相似文献
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