吕晓凤
- 作品数：2 被引量：26H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 粒子滤波理论及其在目标跟踪中的应用被引量：14
- 2008年
- 非线性估计领域的经典算法是扩展Kalman滤波(EKF),它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。而粒子滤波采用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度,而不是采用传统的线性变换,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。对经典的纯方位跟踪问题进行了仿真。仿真结果表明,粒子滤波器的跟踪性能要远优于EKF的性能。
- 冯驰吕晓凤汲清波
- 关键词：粒子滤波蒙特卡罗重采样
- UKF、PF与UPF跟踪性能的比较被引量：12
- 2008年
- 无迹卡尔曼滤波器(UKF)是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,对任何非线性高斯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,但当似然函数出现在转移概率密度函数的尾部或者在高精度测量的场合,PF的跟踪性能降低。针对强非线性、非高斯系统、高精度测量的环境,文中提出采用UPF算法进行跟踪,并对PF、UKF和UPF三种跟踪算法进行了仿真,结果表明,UPF的跟踪精度要远高于PF、UKF的精度。
- 汲清波冯驰吕晓凤
- 关键词：粒子滤波
