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衰减记忆无迹卡尔曼粒子滤波算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
无迹卡尔曼粒子滤波算法作为典型的粒子滤波改进算法,有效提高了滤波精度.但旧的数据影响过大,导致滤波发散,借鉴衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法的思想,通过引进衰减因子实现对当前测量数据利用的加强,减小历史数据对滤波结果的影响,提出了一种基于衰减记忆无迹卡尔曼滤波的粒子滤波算法.仿真实验表明,算法能够提供优于传统无迹卡尔曼滤波算法的跟踪精度. 相似文献
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非线性滤波算法性能对比 总被引:1,自引:0,他引:1
随着目标运动的多样性和复杂化,雷达非线性目标跟踪算法越来越受到重视。本文对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较,通过一个非线性非高斯模型进行了仿真,验证了这些算法的性能,仿真结果表明非线性条件下粒子滤波算法要明显优于其它两种滤波算法。 相似文献
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容积卡尔曼滤波(CKF)是一种新型的非线性滤波方法,可获得优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的滤波精度和滤波效率.但是,传统的CKF基于三阶容积准则而提出,因此滤波精度受到限制,为进一步提高CKF滤波性能,文中将容积准则由三阶扩展到五阶,采用两种不同容积点集选择方案,提出一种新型的五阶CKF算法.该算法可有效改善传统CKF在精度方面的理论局限,并有效改善一般五阶CKF计算量大的问题.机动目标跟踪仿真结果表明了新方法的有效性和可行性. 相似文献
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宋欣燃 《信息技术与信息化》2021,(1):25-27
本文首先对几种经典的航迹滤波算法进行说明,包括扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法,并针对无迹卡尔曼滤波算法以及卡尔曼滤波算法要求系统是近似高斯后验分布模型,对系统要求较高,以及粒子滤波算法实验过程中出现的粒子退化的问题提出一种改进的粒子滤波算法,并设置仿真实验,通过对比实验验证改进的算法的可行性. 相似文献
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针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波(Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF)算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)与强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF)算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,并同无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法进行了比较.仿真结果表明,复合K噪声下AUPF算法能更有效地对各种机动目标进行跟踪,具有较高的跟踪精度. 相似文献
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基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF(Extended Kalman Filter)滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF(Unscented Kalman Filter)以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer-Rao下界。 相似文献
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粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波,适用于非线性目标运动模型、非线性传感器测量模型和非高斯噪声的目标跟踪。但需已知目标和量测模型,而实际情况往往难以满足此条件。交互多模型算法(IMM)依据各模型对目标前一时刻状态估计的方差,确定各模型在当前时刻状态下存在的概率,利用各模型对目标状态估计的加权和,确定目标的状态。本文采用粒子滤波代替IMM算法中各模型的Kalman滤波,将粒子滤波与IMM的优点相结合。同时,采用UKF(UnscentedKalmanFilter)产生粒子,由于考虑了当前量测,使得粒子的分布更加接近后验概率分布,用较少的粒子就可以逼近目标的真实状态。仿真实验结果表明,本算法可用于标准IMM算法无法实现跟踪的复杂情形,而且使用的粒子数目仅是同类算法的二十分之一。 相似文献
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针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。 相似文献
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现有的单基站定位技术由于非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)误差的存在,导致定位性能急剧下降。针对这一问题,提出了一种基于单基站的改进扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。该算法在扩展卡尔曼滤波器中引入阈值去判断是否丢弃测量值,通过对卡尔曼增益的处理来提高对NLOS误差的滤除能力,最后利用扩展卡尔曼滤波器的跟踪性能对移动目标进行定位跟踪。仿真结果表明,所提算法的定位精度优于传统的EKF、无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)等算法,且对抑制NLOS误差具有良好的效果。 相似文献
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为解决扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在处理角测量跟踪问题时对复杂非线性状态估计收敛速度慢、估计精度低的问题,引入一种平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)。SRCKF是一类sigma点滤波方法,基于容积原则的数值积分方法计算非线性随机函数的均值与协方差,避免了EKF中Jacobian矩阵的计算,有效提高了计算效率。另外,与一般容积卡尔曼滤波算法相比,SRCKF确保了状态协方差矩阵的对称性与半正定性,有效改进了数值精度和鲁棒性。将SRCKF应用于角测量跟踪系统中,仿真结果表明,SRCKF、Unscented卡尔曼滤波(UKF)滤波精度较传统EKF有较大提高,同时,与UKF相比,SRCKF能以较快的运行效率获得较好的滤波效果。 相似文献