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弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。 相似文献
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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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针对海上复杂环境中多运动目标跟踪问题,提出了一种融合概率图模型和粒子滤波的跟踪方法.该方法采用二元马尔可夫随机场构建多目标模型,利用势函数表示其联合概率分布,最后用变差分法和粒子滤波推理后验概率密度.通过二阶回归模型准确构建状态转移方程,以及Mean-Shift迭代加速粒子采样,提高了算法精确度和运行效率.实验表明:该方法能很好地实现海上复杂环境中的多目标实时跟踪. 相似文献
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反舰导弹具有飞行速度高、进入目标高度低和机动性强等特点,对反舰导弹跟踪滤波属于典型的非线性系统估计问题,对算法要求较高。粒子滤波器可以获得近似最优解,采用粒子滤波代替交互多模型跟踪算法中的扩展卡尔曼滤波,将粒子滤波与交互多模型的优点相结合,用于非线性非系统的高速高机动反舰导弹目标跟踪,比较扩展卡尔曼滤波而言,这种滤波器对不确定情况有更好的滤波性能。将这种滤波器应用到跟踪算法中,可以对非线性系统取得良好的滤波效果。Monte Carlo仿真结果表明在反舰导弹各种机动情况下跟踪滤波算法是有效的。 相似文献
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为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。 相似文献
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考虑到目标跟踪在作战中的重要性,论述了目前的跟踪滤波技术:卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波,重点论述了未来可用于跟踪的基于贝叶斯原理的粒子滤波技术,是最近几年出现的解决非线性跟踪问题的有效方法。 相似文献
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针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。 相似文献
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