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新型粒子滤波算法及其在纯方位目标跟踪中的应用
引用本文:王法胜,张应博.新型粒子滤波算法及其在纯方位目标跟踪中的应用[J].计算机应用,2010,30(1):167-170.
作者姓名:王法胜  张应博
作者单位:1. 大连东软信息学院2.
基金项目:大连东软信息学院青年科研基金资助项目(NEUSOFTIIT20080005)
摘    要:针对基本粒子滤波算法没有融合当前时刻观测值的缺点,提出了一种卡尔曼粒子滤波算法。该算法针对每一个粒子使用卡尔曼滤波器进行更新,在更新过程中融合最新的观测信息,提高粒子滤波器的估计精度。针对纯方位目标跟踪问题进行实验,与基本粒子滤波算法及卡尔曼滤波进行了对比。实验结果表明,卡尔曼粒子滤波算法的跟踪性能明显优于其他两种算法。

关 键 词:粒子滤波  卡尔曼滤波器  目标运动分析  线性跟踪系统  
收稿时间:2009-07-15
修稿时间:2009-08-27

Novel particle filtering algorithm with application to bearing-only tracking
WANG Fa-sheng,ZHANG Ying-bo.Novel particle filtering algorithm with application to bearing-only tracking[J].journal of Computer Applications,2010,30(1):167-170.
Authors:WANG Fa-sheng  ZHANG Ying-bo
Abstract:The conventional bootstrap filter suffers a main drawback of not incorporating the latest observations.Therefore,this paper proposed a Kalman Particle Filter(KPF) algorithm,and applied this new algorithm to bearing-only target tracking.An improved scheme was presented to handle this problem and yield a Kalman particle filter.The underlying idea of the new algorithm is that each particle is updated using Kalman filter incorporating the coming observations.A bearing-only tracking model was experimented and co...
Keywords:Kalman filter  particle filtering  target motion analysis  linear tracking system  
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