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Unscented粒子滤波器及其在纯方位跟踪中的应用

薛锋 刘忠 石章松

薛锋, 刘忠, 石章松. Unscented粒子滤波器及其在纯方位跟踪中的应用[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(7): 1722-1725. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01216
引用本文: 薛锋, 刘忠, 石章松. Unscented粒子滤波器及其在纯方位跟踪中的应用[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(7): 1722-1725. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01216
Xue Feng, Liu Zhong, Shi Zhang-song. Unscented Particle Filter for Bearings-Only Tracking[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(7): 1722-1725. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01216
Citation: Xue Feng, Liu Zhong, Shi Zhang-song. Unscented Particle Filter for Bearings-Only Tracking[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(7): 1722-1725. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01216

Unscented粒子滤波器及其在纯方位跟踪中的应用

doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01216
基金项目: 

国家部级基金资助课题

Unscented Particle Filter for Bearings-Only Tracking

  • 摘要: 为处理纯方位跟踪(BOT)中的非线性问题,提出了一种Unscented粒子滤波(UPF)跟踪方法。在使用Unscented变换的基础上,利用UPF来加入最新的观测量并产生非线性粒子滤波(PF)的建议分布。结合纯方位跟踪模型,推导了UPF应用的具体算法步骤,使用匀速运动和机动目标两个BOT仿真实例,与其它滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和误差。仿真结果表明,对于纯方位跟踪问题,UPF不仅解决了扩展卡尔曼滤波器的线性化损失难题,而且与PF等粒子滤波器相比,具有更高的跟踪精度。
  • Joseph J and LaViola J. A comparison of unscented and extended Kalrnan filtering for estimating quaternion motion. Proceedings of the American Control Conference Denver, 2003: 2435-2440.[2]Arulampalam S, Maskell S, and Gordon N, et al.. A tutorial on particle filters for on-line non-linear/non-Gaussian Bayesian tracking[J].IEEE Trans. on Signal Processing.2002, 50(2):174-188[3]Gordon N, Salmond D, and Smith A F M. Novel approach to nonlinear non-Gaussian Bayesian state estimation. IEE Proc.-F. 1993, 140(2): 107-113.[4]Kong A, Liu J S, and Wong W H. Sequential imputations and Bayesian missing data problems[J].Journal of the American Statistical Association.1994, 89(4):278-288[5]Crisan D and Doucet A. A survey of convergence results on particle filtering methods for practitioners[J].IEEE Trans. on Signal Processing.2002, 50(3):736-746[6]Doucet A, Freitas N D, and Gordon N. Sequential Monte Carlo Methods in Practice. New York: Springer-Verlag, 2001: 15-61.[7]Merwe R, Doucet A, and Freitas N D, et al.. The unscented particle filter. Technical Report Cued/F-Infeng/Tr 380, Cambridge University Department of Engineering, 2000: 1-45.[8]巴宏欣,赵宗贵,杨飞,等. 一种新的机动目标跟踪的多模型算法[J].电子与信息学报.2005,27(1):13-16浏览[9]Fearnhead P. Sequential Monte Carlo methods in filter theory. [Doctor degree paper], University of Oxford, 1998: 115-118.
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-09-26
  • 修回日期:  2006-03-13
  • 刊出日期:  2007-07-19

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