粒子滤波算法在非线性目标跟踪系统中的应用

提出了一种基于贝叶斯理论及蒙特卡罗仿真的粒子滤波算法。该算法通过非参数化的蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型以及传统的卡尔曼滤波表示的非线性系统,精度可以逼近最优估计。给出了算法的理论依据及整个跟踪过程的框架,并通过仿真试验对算法进行了验证。与传统的目标跟踪算法相比,本算法不仅能实现对目标的稳定、准确跟踪,将跟踪精度提高到90%以上,并且,当受到严重遮挡而发生目标丢失时,该算法仍然能够在10帧内重新捕获目标。实验结果证明,算法对于部分遮挡等复杂的非线性、非高斯情况具有良好的跟踪性能。