Unscented粒子滤波器及其在纯方位跟踪中的应用

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。

基于SSUKF的粒子滤波算法研究

针对粒子滤波的退化现象、样本贫化问题以及标准无迹粒子滤波(UPF)算法计算量偏大的缺陷,利用基于超球面采样变换(SSUT)的UKF算法产生重要性概率密度函数,与序贯重要性再采样(SIR)结合,并引入粒子群优化,形成一种新的粒子滤波算法.对称分布UT变换的sigma点为2n+1个,而SSUT变换为n+2个.新算法利用SSUT变换减少了采样点的个数,通过混合建议分布进一步减少了计算量,使计算效率得到了明显的改善.仿真结果表明,该算法滤波精度优于扩展卡尔曼粒子滤波,而与标准UPF相当,计算效率明显高于标准UPF算法.