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非线性非高斯模型的改进粒子滤波算法 被引量:4
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作者 周航 冯新喜 王蓉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第9期1327-1334,共8页
针对被动定位跟踪系统非线性强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,给出了一种用于纯方位目标跟踪的改进粒子滤波算法。该算法首先用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度;其次针对随机噪声对粒子权值准确性的影响,给出了... 针对被动定位跟踪系统非线性强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,给出了一种用于纯方位目标跟踪的改进粒子滤波算法。该算法首先用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度;其次针对随机噪声对粒子权值准确性的影响,给出了改进的变权平均似然函数。根据χ2检验,对每个粒子权值的更新,采取由多次观测值计算粒子似然函数并对其求变权平均和单一观测值求似然函数相结合的方式进行,既减小随机观测噪声对权值的影响也提高了算法实时性;最后利用基于退火机制的Aitken加速EM算法(A-DAEM)取代传统粒子滤波的再采样过程,克服了EM算法容易陷入局部最值的缺点,改善了粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明该算法与变权平均似然函数粒子滤波(PF-ALDP)和基于EM的高斯混合粒子滤波(EM-GMPF)相比,具有高精度估计能力和较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。 展开更多
关键词 高斯和粒子滤波 纯方位跟踪 变权平均 退火机制
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Adaptive Extended Kalman Filtering for Bearings-Only Targets Tracking Problem
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作者 胡恒章 周荻 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 1998年第3期1-4,共4页
An adaptive extended Kalman filtering (AEKF) is proposed for nonlinear control systems. For bearingsonly targets tracking problem, we present an adaptive extended Kalman filter which suits a nonlinear observation mode... An adaptive extended Kalman filtering (AEKF) is proposed for nonlinear control systems. For bearingsonly targets tracking problem, we present an adaptive extended Kalman filter which suits a nonlinear observation model and a linear dynamical model. Simulation results have shown that the adaptive extended Kalman filter for the passivetracking problem performs better than the original extended Kalman filter (EKF). 展开更多
关键词 EXTENDED KALMAN FILTERING adaptive EXTENDED KALMAN FILTERING bearings-only targets tracking
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