一种基于正则粒子滤波器的目标跟踪算法

滤波技术是实现多目标跟踪的核心技术之一。粒子滤波器是基于序贯Monte Carlo仿真方法的非线性滤波算法。本文采用正则粒子滤波算法来代替标准的粒子滤波算法。正则粒子滤波算法是基于正则再采样算法,即根据后验密度的离散分布重建它的连续分布,然后从后验分布的连续近似中采样获得再采样粒子,从而能减少粒子的退化现象。仿真结果表明,该算法的跟踪误差要小于标准粒子滤波算法,并且具有更好的跟踪性能、较高的实用价值和广泛的应用前景。