基于粒子滤波的跟踪算法研究

马增强, 郑雅聪, 邹星星

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2014.02.20

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2014, Vol. 27 ›› Issue (02) : 91 -95. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2014.02.20

基于粒子滤波的跟踪算法研究

马增强, 郑雅聪, 邹星星

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摘要

在非线性条件下,扩展Kalman滤波(EKF)的应用最为广泛。但是,由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波(PF)用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度,并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比,并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。PF与EKF的对比实验结果表明,在强非线性条件下,PF比EKF跟踪精度更高,误差更低。