角闪烁背景下基于改进EKPF算法的目标跟踪

标准粒子滤波(PF)的重要性函数的选取方法会导致状态估计过于依赖模型,且在重采样过程中可能会发生粒子贫化现象,针对PF在角闪烁背景下的目标跟踪过程中精度不足的问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)算法,并将其应用在角闪烁噪声背景下的目标跟踪问题中,仿真结果表明该算法的可行性和优越性。