-
题名多速率交互式多模型粒子滤波研究
- 1
-
-
作者
齐立峰
冯新喜
李峰
-
机构
空军工程大学电讯工程学院
-
出处
《指挥控制与仿真》
2008年第2期5-7,10,共4页
-
文摘
由于粒子滤波的算法原理,其计算量很大。研究了针对机动目标的交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)算法和多速率交互式多模型(MRIMM)算法,提出了多速率交互式多模型粒子滤波器(MRIMMPF)算法。该算法是在交互式多模型粒子滤波器(IMMPF)的基础上引入多速率技术,期望在保持IMMPF的性能同时能够减少因为粒子滤波带来的计算量;最后通过和一般基于EKF的IMM算法、IMMPF算法的比较,验证了该算法的有效性。
-
关键词
交互式多模型
粒子滤波
多速率
多速率交互式多模型粒子滤波器
-
Keywords
interacting multiple model
particle filtering
multi rate
MRIMMPF
-
分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名改进的交互式多模型粒子滤波跟踪算法
被引量：21
- 2
-
-
作者
刘贵喜
高恩克
范春宇
-
机构
西安电子科技大学自动控制系
-
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第12期2810-2813,共4页
-
基金
国家部级基金资助课题
-
文摘
通常的交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)或交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)对于非高斯问题无能为力;对于非线性问题,其性能不及交互多模型粒子滤波算法(IMMPF)。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合用来获得更好的跟踪性能。然而,粒子滤波的主要问题是巨大的计算量,由于粒子滤波通常采用大量的粒子数目,将带来很大的计算负荷。该文提出了一种改进的交互多模型粒子滤波算法,其利用多模型综合使用了卡尔曼滤波和粒子滤波,与常规交互式多模型粒子滤波(IMMPF)相比,大大改善了计算效率。对于非线性/非高斯问题,其性能与IMMPF相当;对于线性问题,其性能与IMMEKF相当,并优于IMMPF的性能。
-
关键词
粒子滤波器
卡尔曼滤波器
交互式多模型
非线性/非高斯
-
Keywords
Particle filter
Kalman filter
Interacting Multiple Model （IMM）
Nonlinear/non-Gaussian
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
