基于贝叶斯滤波的目标跟踪算法研究.pdfVIP

摘要

本文以基于贝叶斯滤波的目标跟踪算法为研究对象，系统性地探讨了该算

法在非线性随机动态系统中的应用。首先，绪论部分阐述了课题的背景和意义，

概述了贝叶斯滤波算法在目标跟踪领域的国内外研究现状，并明确了文章的主

要研究内容。在贝叶斯滤波框架的介绍中，本文详细探讨了贝叶斯状态估计的

理论形式，强调了最小均方误差估计在状态估计中的重要性。引入了隐

Markov模型框架，给出了状态空间模型的概念，并对贝叶斯滤波进行了公式

推导，为后续的算法分析奠定了基础。

在经典贝叶斯滤波算法与改进的滤波算法的介绍中，本文着重推导了扩展

卡尔曼滤波和粒子滤波的算法。特别是对粒子滤波的工作原理进行了深入阐述，

包括贝叶斯重要性采样和序列重要性采样的引入，为后续的改进提供了理论基

础。此外，文章引入了一种名为迭代卡尔曼滤波的改进算法，并成功将其与扩

展卡尔曼滤波相结合，应用于非线性目标跟踪系统的仿真实例中。

针对扩展目标跟踪问题，本文系统地介绍了基于贝叶斯滤波的算法。通过

对椭圆形扩展目标的随机动态系统进行建模，引入了一种基于扩展卡尔曼滤波

的椭圆形扩展目标跟踪算法，并对其具体流程进行了详细阐述。随后，结合迭

代滤波方法，引入了一种基于乘性误差模型的混合滤波算法，并通过与基于扩

展卡尔曼滤波的椭圆形扩展目标跟踪算法的仿真对比分析，验证了基于乘性误

差模型的混合滤波算算法在面对目标运动变化较为剧烈情境下对椭圆形状和位

置的估计更具有鲁棒性。

综上，本文通过对基于贝叶斯滤波的目标跟踪算法的深入研究，为非线性

系统的状态估计提供了新的思路和方法。通过构造混合滤波算法，提高了系统

的估计性能，对实际应用具有积极意义。

关键词：目标跟踪；贝叶斯滤波；迭代卡尔曼滤波；扩展目标跟踪

Abstract

ThispapertakesthetargettrackingalgorithmbasedonBayesianfilteringas

theresearchobject,andsystematicallydiscussestheapplicationofthisalgorithm

innonlinearstochasticdynamicsystems.Firstofall,theintroductionpart

explainsthebackgroundandsignificanceofthetopic,outlinesthecurrent

researchstatusofBayesianfilteringalgorithminthefieldoftargettrackingat

homeandabroad,andclarifiesthemainresearchcontentofthearticle.Inthe

introductionoftheBayesianfilteringframework,thisarticlediscussesthe

theoreticalformofBayesianstateestimationindetail,emphasizingthe

importanceofminimummeansquareerrorestimationinstateestimation.The

latentMarkovmodelframeworkisintroduced,theconceptofstatespacemodel

isgiven,andthestepsofBayesianfilteringarededuced,whichlaysthefoundation

forsubsequentalgorithmanalysis.

IntheintroductionofclassicBayesianfilteringalgorithmsandimproved

filteringalgorithms,the