基于粒子预测的非线性状态目标跟踪算法

被引：4

作者：

强世锦 ^{[1
]}

荣健 ^{[2
]}

滑玉 ^{[3
]}

机构：

[1] 武汉职业技术学院通信工程系

[2] 电子科技大学物理电子学院

[3] 人民邮电出版社教材图书出版分社

来源：

武汉理工大学学报 | 2008年 / 02期

关键词：

粒子滤波; 位置预测; 模板匹配; 目标跟踪;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN953 [雷达跟踪系统];

学科分类号：

摘要：

对目标状态进行可靠的估计,可以在相对较小搜索区域内完成对模板的搜索,提高跟踪的实时性。卡尔曼(Kalman)预测对线性高斯问题能够提供最优估计,而对目标模型、观测方程等要求的非线性、非高斯问题不再适用,针对此问题,提出利用基于蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟方法和贝叶斯估计的粒子滤波(Particle Filter)对非线性、非高斯问题进行位置预测。详细描述了基于粒子预测的目标跟踪算法,并给出实验仿真结果。

引用

页码：113 / 115

页数：3