迭代扩展卡尔曼粒子滤波器 被引量：60

1

作者 李良群 姬红兵 罗军辉 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期233-238,共6页

提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭... 提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭代扩展卡尔曼粒子滤波的估计性能要明显优于标准的粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和unscented粒子滤波. 展开更多

关键词 非线性系统 粒子滤波 迭代扩展卡尔曼滤波 重要性密度函数

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毫米波/红外多传感器融合跟踪算法研究 被引量：15

2

作者 潘勃 冯金富 +1 位作者 李骞 李斌 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期230-235,共6页

毫米波/红外(MMW/IR)传感器是各国发展多模复合制导技术的重点.针对平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的估计算法存在线性化误差及粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将平方根无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合,提出一种序贯... 毫米波/红外(MMW/IR)传感器是各国发展多模复合制导技术的重点.针对平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)的估计算法存在线性化误差及粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将平方根无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合,提出一种序贯融合的平方根无迹卡尔曼粒子滤波(SR-UK-PF)算法.利用平方根无迹卡尔曼算法得到的状态更新矩阵和误差协方差矩阵,构造粒子滤波的重要性密度函数,这样重要性密度函数能够融入最新观测信息,进而更加符合真实状态的后验概率分布.为验证算法的有效性,以地空导弹中MMW/IR传感器复合制导为背景进行仿真研究与分析,结果表明,该算法克服了粒子滤波法难以得到优化重要性密度函数的缺陷,能有效提高多传感器系统状态估计的精度. 展开更多

关键词 毫米波/红外 闪烁噪声 平方根无迹卡尔曼滤波 粒子滤波 重要性密度函数

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改进粒子滤波算法的比较 被引量：14

3

作者 张淼 胡建旺 +1 位作者 周云锋 童俊 《电光与控制》 北大核心 2009年第2期30-32,共3页

重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF)。详细讨论了4种改进粒子滤波算... 重要性密度函数的选择对粒子滤波至关重要,围绕重要性密度函数的选择,已提出许多改进粒子滤波算法,典型的有扩展卡尔曼粒子滤波(EPF),不敏卡尔曼粒子滤波(UPF)、辅助粒子滤波(APF)及正则化粒子滤波(RPF)。详细讨论了4种改进粒子滤波算法的基本思想、性能特点及主要步骤。通过对一典型标量非线性系统的滤波实验,对4种改进算法的性能进行了仿真比较,实验结果表明,4种改进算法都从不同程度上改善了粒子滤波器的性能,其中,UPF的性能最优。最后,分析了各算法的改进原因。 展开更多

关键词 粒子滤波 重要性密度函数 滤波算法 UPF EPF

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一种补偿的扩展KALMAN粒子滤波 被引量：6

4

作者 李甫 齐飞 +1 位作者 石光明 张犁 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期4752-4755,4758,共5页

设计合适的重要性概率密度函数是粒子滤波中的一个重要问题。首先分析了扩展Kalman滤波器的线性化误差,然后加入调节因子,采用补偿的方法减小线性化误差,并用此方法获取粒子滤波中的重要性概率密度函数,同时该概率密度函数参考了最新的... 设计合适的重要性概率密度函数是粒子滤波中的一个重要问题。首先分析了扩展Kalman滤波器的线性化误差,然后加入调节因子,采用补偿的方法减小线性化误差,并用此方法获取粒子滤波中的重要性概率密度函数,同时该概率密度函数参考了最新的观测量,因此提议分布产生的粒子更能反映系统状态的后验概率分布。实验结果表明新算法的估计性能优于标准粒子滤波和Kalman粒子滤波,与UnscentedParticleFilter相比,新算法降低了计算复杂度。 展开更多

关键词 重要性密度函数 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 贝叶斯估计

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迭代容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量：5

5

作者 王华剑 景占荣 +1 位作者 郑文泉 屈保平 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第A01期85-88,共4页

针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运... 针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运算,并通过Gauss-Newton迭代方法对容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性最小二乘问题进行求解,减小了线性化误差,以此来产生粒子滤波算法的重要性密度函数,使得迭代CKF产生的重要性密度函数更接近于真实后验概率分布,从而改进了滤波性能.仿真结果表明,与粒子滤波和CPF滤波相比,迭代CKF粒子滤波具有更高的估计精度. 展开更多

关键词 非线性系统 粒子滤波 高斯-牛顿迭代 容积卡尔曼滤波 重要性密度函数

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一种改进的UGPF算法及其在导航问题中的应用 被引量：4

6

作者 周翟和 刘建业 +1 位作者 赖际舟 熊剑 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期727-730,共4页

通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法)。该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构。最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参... 通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法)。该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构。最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 高斯粒子滤波 非线性滤波 目标跟踪 重要性密度函数

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一种改进的粒子滤波算法及其在GPS/DR组合定位中的应用 被引量：7

7

作者 杜航原 王文剑 白亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期218-222,共5页

针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密... 针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密度函数更加符合状态的真实后验概率分布。为消除样本枯竭现象,对重采样后的粒子进行马尔科夫链蒙特卡洛处理。在仿真实验中,将新算法用于GPS/DR组合定位系统,与粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波以及无迹粒子滤波进行比较。仿真结果表明,该算法的估计精度高于传统粒子滤波算法,同时其能够有效控制计算量,并且在粒子数目较少时仍能保证较好的估计性能。 展开更多

关键词 粒子滤波 重要性密度函数 集合卡尔曼滤波 组合定位系统

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求积分卡尔曼粒子滤波算法 被引量：13

8

作者 巫春玲 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页

针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵... 针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵,易于实现,而且所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测数据,提高了对系统状态后验概率的逼近程度.理论分析和实验结果表明,PF-QKF算法的估计精度比无味粒子滤波(PF-UF)算法提高了约18%,其计算复杂度比PF-UF算法稍有降低,表明PF-QKF算法是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多

关键词 粒子滤波 统计线性回归 求积分卡尔曼滤波 重要性密度函数

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平方根嵌入式容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量：7

9

作者 刘华 缪晨 吴文 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期471-476,共6页

为了提高现有粒子滤波算法对非线性、非高斯系统的状态估计精度,该文提出了一种平方根嵌入式容积粒子滤波(Square-root imbedded cubature particle filter,SICPF)算法。该算法采用平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(Square-root imbedded cub... 为了提高现有粒子滤波算法对非线性、非高斯系统的状态估计精度,该文提出了一种平方根嵌入式容积粒子滤波(Square-root imbedded cubature particle filter,SICPF)算法。该算法采用平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(Square-root imbedded cubature Kalman filter,SICKF)产生重要性密度函数。该算法融合了最新的观测信息,由其产生的重要性密度函数更接近系统状态的真实后验概率分布,最后采用经典非线性、非高斯状态模型对该文算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明:SICPF算法的估计误差约为扩展粒子滤波(Extended particle filter,EPF)算法1/4、无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法误差的2/3、容积粒子滤波(Cubature particle filter,CPF)算法的估计误差的3/4,SICPF算法是一种有效的滤波算法。 展开更多

关键词 非线性非高斯 粒子滤波 重要性密度函数 平方根嵌入式容积卡尔曼滤波 扩展粒子滤波 无迹粒子滤波 容积粒子滤波

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基于IEK-PF的多传感器序贯融合跟踪 被引量：2

10

作者 李骞 冯金富 +2 位作者 彭志专 鲁卿 梁晓龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2531-2533,2538,共4页

针对粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将迭代扩展卡尔曼滤波和序贯融合与粒子滤波相结合,应于雷达和红外多传感器目标融合跟踪。利用基于迭代扩展卡尔曼滤波的序贯融合算法得到的系统状态更新矩阵和误差协方差矩阵来... 针对粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将迭代扩展卡尔曼滤波和序贯融合与粒子滤波相结合,应于雷达和红外多传感器目标融合跟踪。利用基于迭代扩展卡尔曼滤波的序贯融合算法得到的系统状态更新矩阵和误差协方差矩阵来构造粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布。仿真结果表明基于序贯融合的迭代扩展卡尔曼粒子滤波(IEK-PF)能提高状态估计的精度。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 序贯融合 重要性密度函数 迭代扩展卡尔曼粒子滤

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迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波及算法性能分析 被引量：6

11

作者 席燕辉 彭辉 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期593-599,共7页

用迭代扩展卡尔曼滤波方法来生成辅助粒子滤波的重要性密度函数,得到了一种新的改进的滤波算法:迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波.仿真结果表明,该算法在观测量较精确的情况下改善了粒子权值分布,减轻了粒子退化现象,该算法不仅要优于已有的... 用迭代扩展卡尔曼滤波方法来生成辅助粒子滤波的重要性密度函数,得到了一种新的改进的滤波算法:迭代扩展卡尔曼辅助粒子滤波.仿真结果表明,该算法在观测量较精确的情况下改善了粒子权值分布,减轻了粒子退化现象,该算法不仅要优于已有的滤波方法,而且比无忌卡尔曼粒子滤波运行时间短.分析了各算法改进的原因及适应情况. 展开更多

关键词 粒子滤波 辅助粒子滤波 迭代卡尔曼滤波 重要性密度函数

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非线性滤波方法在水下目标跟踪中的应用 被引量：6

12

作者 张林琳 杨日杰 熊华 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第8期13-17,共5页

在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明... 在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。 展开更多

关键词 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波 粒子滤波 重要性密度函数

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迭代容积平方根粒子滤波 被引量：2

13

作者 王秋平 李凤 +1 位作者 马春林 韩磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第7期2021-2023,2026,共4页

为解决先验概率作为重要性密度函数因未融入最新的观测信息而造成测量精度低的问题,提出了迭代容积粒子滤波。此算法采用Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波设计重要性密度函数,在迭代过程中不断修改新息的方差和协方差,使重要性密度函... 为解决先验概率作为重要性密度函数因未融入最新的观测信息而造成测量精度低的问题,提出了迭代容积粒子滤波。此算法采用Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波设计重要性密度函数,在迭代过程中不断修改新息的方差和协方差,使重要性密度函数更接近后验概率密度。此外,为确保状态协方差矩阵的正定性,采用了平方根滤波的思想,通过正交三角分解来代替每次迭代的矩阵开方操作。仿真实验证明,此算法可以提高滤波精度,适用于对精度要求很高但对运算时间要求不是很高的场合。 展开更多

关键词 粒子滤波 迭代 容积 平方根 重要性密度函数

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一种改进的多伯努利多目标跟踪算法 被引量：5

14

作者 王海环 王俊 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期176-182,共7页

针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法.该算法利用均方根容积卡尔... 针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法.该算法利用均方根容积卡尔曼滤波构建重要性密度函数,再对其进行采样获得预测粒子状态,从而提高粒子的准确性,减轻粒子退化.与基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波相比,该算法更稳定,且算法性能不受目标状态维数的限制.仿真实验表明,所提算法与粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法和基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法相比,其跟踪精度更高. 展开更多

关键词 多目标跟踪 势均衡多伯努利滤波 粒子滤波 重要性密度函数 均方根容积卡尔曼滤波

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Cubature粒子滤波 被引量：35

15

作者 孙枫 唐李军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2554-2557,共4页

非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得,需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统粒子滤波(particle filter,PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数。针对PF缺乏量测... 非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得,需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统粒子滤波(particle filter,PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数。针对PF缺乏量测信息的问题,提出一种基于Cubature卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)重采样的Cubature粒子滤波新算法(Cubature particle filter,CPF)。该算法在先验分布更新阶段融入了最新的观测数据,通过CKF设计重要性密度函数,使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真表明CPF估计精度高于PF和扩展卡尔曼滤波(extended particle filter,EPF),与无轨迹粒子滤波(unscented particle filter,UPF)相比,其精度相当,但算法运行时间降低了约20%。 展开更多

关键词 非线性非高斯 重要性密度函数 Cubature卡尔曼滤波 Cubature粒子滤波

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WSNs的改进PF算法对移动机器人的定位跟踪 被引量：1

16

作者 徐驰 付丽霞 +2 位作者 毛剑琳 张勇 杨晓东 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第5期48-51,共4页

针对粒子滤波(PF)算法由于粒子的数量和质量的影响、重要性密度函数不能直接求得、重采样过程中噪声无法优化而使粒子退化严重以致跟踪精度不高的问题,提出了遗传方差自适应(GVA)PF(GVAPF)算法。首先利用遗传算法从大量粒子中挑选初始粒... 针对粒子滤波(PF)算法由于粒子的数量和质量的影响、重要性密度函数不能直接求得、重采样过程中噪声无法优化而使粒子退化严重以致跟踪精度不高的问题,提出了遗传方差自适应(GVA)PF(GVAPF)算法。首先利用遗传算法从大量粒子中挑选初始粒子,改善初始粒子的质量。然后对重采样过程的噪声采用方差自适应进行实时修改,使得重要性密度函数更加逼近状态的真实分布。仿真结果表明:改进的算法明显优于标准PF算法。 展开更多

关键词 遗传方差自适应粒子滤波 机动目标跟踪 重要性密度函数 重采样

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列车组合定位中改进CPF算法的探讨 被引量：2

17

作者 王更生 张敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第9期296-299,共4页

针对在GNSS/INS列车组合定位中普遍采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等滤波技术无法满足复杂的高速列车组合定位环境问题,研究了列车组合定位中改进的容积粒子滤波(CPF)算法,提出了基于改进CPF算法的列车组合定位信息融... 针对在GNSS/INS列车组合定位中普遍采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等滤波技术无法满足复杂的高速列车组合定位环境问题,研究了列车组合定位中改进的容积粒子滤波(CPF)算法,提出了基于改进CPF算法的列车组合定位信息融合技术。该算法采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)移动方法来解决粒子退化问题,进而提高滤波性能。使用Matlab对改进算法进行仿真,结果表明改进CPF具有更小的位置误差和速度误差,提高了列车非线性运动过程中的定位精度。 展开更多

关键词 列车组合定位 容积粒子滤波 重要性密度函数 马尔科夫链蒙特卡洛

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球面单形-径向容积粒子滤波的单站无源定位算法 被引量：1

18

作者 张智 姜秋喜 潘继飞 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期87-91,96,共6页

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了球面单形-径向容积粒子滤波(Cubature Particle Filter,CPF)的单站无源定位算法。该算法基于容积卡尔曼滤波产生重要性密度函数,充分利用最新的观... 针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了球面单形-径向容积粒子滤波(Cubature Particle Filter,CPF)的单站无源定位算法。该算法基于容积卡尔曼滤波产生重要性密度函数,充分利用最新的观测信息,将粒子导向高似然区域。同时,其预测分布得到修正后的权值,有效缓解了粒子退化问题,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明,新算法虽然较标准的CPF增加了一定的计算量,但计算时间仍仅约为求积分粒子滤波(Quadrature Particle Filter,QPF)的10%,且定位精度与QPF相当,优于标准的CPF。 展开更多

关键词 单站无源定位 容积粒子滤波 球面单形-径向规则 重要性密度函数 权值修正

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基于容积粒子滤波的交互式多模型算法 被引量：5

19

作者 蔡宗平 戴定成 牛创 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2366-2370,共5页

针对非线性非高斯条件下目标跟踪容易发散和精度下降等问题,将容积粒子滤波引入到交互式多模型算法中,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法在粒子先验分布更新阶段,利用容积卡尔曼滤波器融入最新的观测数据并产生重... 针对非线性非高斯条件下目标跟踪容易发散和精度下降等问题,将容积粒子滤波引入到交互式多模型算法中,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法在粒子先验分布更新阶段,利用容积卡尔曼滤波器融入最新的观测数据并产生重要性密度函数,使其更加逼近系统真实状态的后验概率密度,改善了粒子滤波的性能。仿真表明在运算时间未显著变化的情况下,该算法与交互式多模型无迹粒子滤波算法相比有着更高的滤波精度和稳定性。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 容积卡尔曼滤波 粒子滤波 重要性密度函数

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平方根递推更新高斯粒子滤波

20

作者 梁志兵 刘付显 赵慧珍 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期345-350,373,共7页

对于高斯粒子滤波器重要性密度函数(IDF)的构建,递推更新高斯滤波器(RUGF)依据非线性测量函数梯度对目标运动状态进行渐进式的更新,可以有效克服线性最小均方误差准则的限制,从而得到更接近于真实分布的后验状态估计,但在递推过程中目... 对于高斯粒子滤波器重要性密度函数(IDF)的构建,递推更新高斯滤波器(RUGF)依据非线性测量函数梯度对目标运动状态进行渐进式的更新,可以有效克服线性最小均方误差准则的限制,从而得到更接近于真实分布的后验状态估计,但在递推过程中目标状态协方差矩阵易非正定而出现递推中断。针对这一问题,该文首先分析了RUGF的平方根实现策略,并借助容积卡尔曼滤波对平方根(SR)RUGF进行具体实现,然后利用SR-RUGF为高斯粒子滤波器选取IDF,进而得到平方根递推更新高斯粒子滤波器。仿真实验表明,本文算法可有效解决递推中断问题,并获得较高精度的估计结果。 展开更多

关键词 高斯粒子滤波器 重要性密度函数 非线性量测 递推更新 平方根

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