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基于代价参考粒子滤波的机动目标跟踪算法
引用本文:徐金豹,王从庆. 基于代价参考粒子滤波的机动目标跟踪算法[J]. 火控雷达技术, 2008, 37(1): 37-42
作者姓名:徐金豹  王从庆
作者单位:南京航空航天大学,南京,210016
摘    要:代价参考粒子滤波算法通过动态优化自定义代价函数和风险函数来衡量状态滤波估计的质量,选取最优的状态估计.与粒子滤波算法相比其优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程可实现并行处理.将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪.Monte Carlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于当前统计模型高斯粒子滤波算法.

关 键 词:代价参考粒子滤波  当前统计模型  交互多模型  高斯粒子滤波
文章编号:1008-8652(2008)01-037-05
修稿时间:2007-07-10

Maneuvering Target Tracking Algorithm Based on Cost Reference Particle Filtering
Xu Jinbao,Wang Congqing. Maneuvering Target Tracking Algorithm Based on Cost Reference Particle Filtering[J]. Fire Control Radar Technology, 2008, 37(1): 37-42
Authors:Xu Jinbao  Wang Congqing
Abstract:
Keywords:
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