混合线性/非线性模型的准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波法

被引：19

作者：

庄泽森

张建秋

尹建君

机构：

[1] 复旦大学信息科学与工程学院

来源：

航空学报 | 2008年 / 02期

关键词：

信号处理; 准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器; 仿真; 混合线性/非线性; 目标跟踪;

D O I：

暂无

中图分类号：

V219 [相关学科的应用];

学科分类号：

082501 [飞行器设计];

摘要：

针对混合线性/非线性模型,提出一种新的递推估计滤波算法,称为准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器(Q-GRBPF)。算法采用Rao-Blackwellized思想,将线性状态与非线性状态进行分离,对非线性状态运用准高斯粒子滤波(Q-GPF)算法进行估计,并将其后验分布近似为单个高斯分布,再利用非线性状态的估计值对线性状态进行卡尔曼滤波(KF)估计。将Q-GRBPF应用于目标跟踪的仿真结果表明,与Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)相比,Q-GRBPF在保证估计精度的前提下有效降低了计算复杂度,计算时间约为RBPF的58%;与Q-GPF相比,x坐标与y坐标的估计精度分别提升了45%和30%,而计算时间也节省了约30%。

引用

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页数：6