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基于迭代sigma点粒子滤波的再入目标跟踪 被引量：4
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作者 李鹏 宋申民 +1 位作者 陈兴林 段广仁 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1585-1589,共5页
标准粒子滤波提议分布选择时,由于没有计入最近的观测值信息,重要性权的方差随时间递增,导致权值蜕化。针对这一问题提出了一种新的滤波算法,迭代sigma点粒子滤波算法。该算法在预测时采用sigma点粒子滤波产生拟合概率密度函数的加权粒... 标准粒子滤波提议分布选择时,由于没有计入最近的观测值信息,重要性权的方差随时间递增,导致权值蜕化。针对这一问题提出了一种新的滤波算法,迭代sigma点粒子滤波算法。该算法在预测时采用sigma点粒子滤波产生拟合概率密度函数的加权粒子,并通过观测值对加权粒子进行更新;修正过程采用迭代卡尔曼滤波优化预测阶段得到的描述状态分布的均值和方差。将其运用于再入大气层目标的跟踪模型,仿真结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能保证滤波收敛,具有更高的估计精度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 自动控制技术 粒子滤波 sigma点粒子滤波 迭代卡尔曼滤波 目标跟踪
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