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基于高斯粒子滤波的当前统计模型跟踪算法.pdf
第34卷第5期 光电工程 Vol.34,No.5
2007年5月 Opto-ElectronicEngineering May,2007
文章编号:1003-501X(2007)05-0015-05
基于高斯粒子滤波的当前统计模型跟踪算法
王 宁，王从庆
(南京航空航天大学 自动化学院，江苏南京210016)
摘要:对于非线性系统枯计问题，高斯粒子滤波器可以获得近似最优解，与粒子滤波器相比其优.气是不需要重采
样步骤和不存在粒子退化现象.采用高斯粒子滤波代替当前模型自适应跟踪算法中的卡尔曼滤波，将高斯粒子滤
波与当前统计模型的优点相结合，提出了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。MonteCarlo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，
实时性好于交互多模型粒子滤波算法。
关键词:粒子滤波;高斯粒子滤波;交互多模型;统计模型
中图分类号:TN911 文献标识码:A
Currentstatisticalmodeltrackingalgorithm
basedongaussianparticlefiltering
WANGNing,WANGCong-ging
(CollegeofAutomationEngineering,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauts,Nanjing210016,China)
Abstract:GaussianParticleFilter(GPF)isasymptoticallyoptimalfornonlinearsystemestimationproblems.The
advantageofGPFovertheParticleFilter(PF)isthatitdoesnotneedthere-samplingstepandavoidstheparticle
degeneracyphenomenon.Anewcurrentstatisticalmodeltrackingalgorithmisproposed,whichisappliedtomaneuvering
targettrackinginnon-linearandnon-Gaussiansystem.Inthenewalgorithm,replacingKalmanFilterwithGPFincurrent
statisticalmodeladaptivetrackingalgorithmintegratestheadvantagesofGPFwiththeonesofcurrentstatisticalmodel.A
simulationofamaneuveringtargettrackingmodelispresented.Thesimulationshowsthatthetrackingaccuracyof
currentstatisticalmodeladaptivetrackingalgorithmbasedonGPFissuperiortothatofstandardinteractingmultiple
modelalgorithmandcurrentstatisticalmodeladaptivetrackingalgorithm,thetrackingspeedofwhichisbetterthanthat
ofInteractingMultipleModelParticleFilteralgorithm.
Keywords:Particlefiltering;Gaussianparticlefiltering;Interactingmultiplemodel;Statisticalmodel
引 言
当系统可用高斯线性模型描述时，Kalman滤波可以得到统
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