EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较

被引：41

作者：

万莉 ^{[1
]}

刘焰春 ^{[2
]}

皮亦鸣 ^{[1
]}

机构：

[1] 电子科技大学

[2] 成都飞机工业公司

来源：

雷达科学与技术 | 2007年 / 01期

关键词：

目标跟踪; 后验概率密度函数; 非线性滤波; 粒子滤波; 扩展卡尔曼滤波; 不敏卡尔曼滤波;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN953 [雷达跟踪系统];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

雷达系统的非线性目标跟踪已被人们广泛重视。扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将卡尔曼滤波器(KF)局部线性化,其算法简单、计算量小,适用于弱非线性、高斯环境下。不敏卡尔曼滤波器(UKF)是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,在高斯环境中,对任何非线性系统都有较好的跟踪性能。粒子滤波器(PF)是用随机样本来近似状态后验概率密度函数,适用于任何非线性非高斯系统。文中通过仿真实验,对三者的性能进行了仿真比较,结果证明在复杂的非高斯非线性环境中,粒子滤波器的性能明显优于另外两种滤波器,但计算复杂,耗时长。

引用

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