电子测试
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전자측시
ELECTRONIC TEST
2009年
12期
19-22,86
,共5页
粒子滤波%马尔可夫链蒙特卡罗%目标跟踪
粒子濾波%馬爾可伕鏈矇特卡囉%目標跟蹤
입자려파%마이가부련몽특잡라%목표근종
粒子滤波算法是一种基于贝叶斯估计的蒙特卡罗方法,适用于非线性非高斯系统的分析,被广泛应用于跟踪、定位等问题的研究中.为了解决粒子滤波算法在重采样后,丧失粒子多样性的问题,本文在粒子滤波算法的重采样步骤后,加入了马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)移动步骤,增加粒子的多样性.利用粒子滤波算法和MCMC粒子滤波算法对目标跟踪问题进行了仿真,并且通过分析仿真实验结果,比较了两种算法的性能,结果说明加入MCMC粒子滤波算法的性能优于粒子滤波算法.
粒子濾波算法是一種基于貝葉斯估計的矇特卡囉方法,適用于非線性非高斯繫統的分析,被廣汎應用于跟蹤、定位等問題的研究中.為瞭解決粒子濾波算法在重採樣後,喪失粒子多樣性的問題,本文在粒子濾波算法的重採樣步驟後,加入瞭馬爾可伕鏈矇特卡囉(Markov Chain Monte Carlo,簡稱MCMC)移動步驟,增加粒子的多樣性.利用粒子濾波算法和MCMC粒子濾波算法對目標跟蹤問題進行瞭倣真,併且通過分析倣真實驗結果,比較瞭兩種算法的性能,結果說明加入MCMC粒子濾波算法的性能優于粒子濾波算法.
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