探测与控制学报
探測與控製學報
탐측여공제학보
JOURNAL OF DETECTION & CONTROL
2012年
1期
19-23
,共5页
非线性滤波%粒子滤波%测角跟踪
非線性濾波%粒子濾波%測角跟蹤
비선성려파%입자려파%측각근종
在普通粒子滤波器中,基于先验概率的重要性密度不能容纳最新测量信息,导致跟踪精度难以提高.针对该问题,给出一种基于平方根卡尔曼滤波(SRUKF)的新型粒子滤波算法(SRUPF).该算法以普通粒子滤波器(PF)为基础,运用SRUKF生成重要性密度.与运用先验知识生成重要性密度的普通粒子滤波器不同,SRUPF的重要性密度中包含了最新的观测信息,从而能够更好地逼迫状态变量的分布规律.此外,由于SRUPF在计算重要性密度时不需要在每一个迭代步骤都对状态协方差阵进行分解,因而SRUPF比PF具有更好的数值稳定性.在非线性测角跟踪问题中的应用表明:SRUPF滤波器的跟踪精度优于PF和SRUKF.
在普通粒子濾波器中,基于先驗概率的重要性密度不能容納最新測量信息,導緻跟蹤精度難以提高.針對該問題,給齣一種基于平方根卡爾曼濾波(SRUKF)的新型粒子濾波算法(SRUPF).該算法以普通粒子濾波器(PF)為基礎,運用SRUKF生成重要性密度.與運用先驗知識生成重要性密度的普通粒子濾波器不同,SRUPF的重要性密度中包含瞭最新的觀測信息,從而能夠更好地逼迫狀態變量的分佈規律.此外,由于SRUPF在計算重要性密度時不需要在每一箇迭代步驟都對狀態協方差陣進行分解,因而SRUPF比PF具有更好的數值穩定性.在非線性測角跟蹤問題中的應用錶明:SRUPF濾波器的跟蹤精度優于PF和SRUKF.
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