信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2013年
10期
1323-1328
,共6页
非均匀稀疏采样%高斯粒子滤波%目标运动特性
非均勻稀疏採樣%高斯粒子濾波%目標運動特性
비균균희소채양%고사입자려파%목표운동특성
Aperiodic Sparseness Sampling%Gaussian Particle Filtering%Target Motion Characteristic
粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法.在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏采样观测数据进行有效处理的原因,通过引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善高斯粒子滤波器在时间更新阶段预测粒子和预测协方差估计的准确性,从而提高观测更新阶段重要性密度函数的估计精度,实现对目标状态的精确估计.实验结果表明,对于一维非线性非高斯例子,提出方法要稍好于传统的PF、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF);而对于实际的非均匀稀疏采样观测样本,提出方法要远好于PF、APF和GPF,能够有效对目标进行状态估计.
粒子濾波(PF)技術的研究一直是非線性濾波領域的熱點和難點問題,針對非均勻稀疏採樣環境下傳感器觀測的濾波估計問題,提齣瞭一種結閤目標運動特性的改進型高斯粒子濾波方法.在該方法中,首先深入分析瞭傳統粒子濾波不能有效對非均勻稀疏採樣觀測數據進行有效處理的原因,通過引入目標觀測、目標觀測的有效時間間隔、目標速度等目標特性,綜閤改善高斯粒子濾波器在時間更新階段預測粒子和預測協方差估計的準確性,從而提高觀測更新階段重要性密度函數的估計精度,實現對目標狀態的精確估計.實驗結果錶明,對于一維非線性非高斯例子,提齣方法要稍好于傳統的PF、輔助粒子濾波(APF)和高斯粒子濾波(GPF);而對于實際的非均勻稀疏採樣觀測樣本,提齣方法要遠好于PF、APF和GPF,能夠有效對目標進行狀態估計.
입자려파(PF)기술적연구일직시비선성려파영역적열점화난점문제,침대비균균희소채양배경하전감기관측적려파고계문제,제출료일충결합목표운동특성적개진형고사입자려파방법.재해방법중,수선심입분석료전통입자려파불능유효대비균균희소채양관측수거진행유효처리적원인,통과인입목표관측、목표관측적유효시간간격、목표속도등목표특성,종합개선고사입자려파기재시간경신계단예측입자화예측협방차고계적준학성,종이제고관측경신계단중요성밀도함수적고계정도,실현대목표상태적정학고계.실험결과표명,대우일유비선성비고사례자,제출방법요초호우전통적PF、보조입자려파(APF)화고사입자려파(GPF);이대우실제적비균균희소채양관측양본,제출방법요원호우PF、APF화GPF,능구유효대목표진행상태고계.
