基于非线性滤波算法的磁偶极子跟踪

为了实现具有高度非线性特点的磁偶极子跟踪,将磁偶极子的位置、速度和磁矩等参数的估计归结为动态系统的贝叶斯估计问题,提出了使用递归方法估计其状态参数。在此基础上应用高斯混合采样粒子滤波(GMSPPF)算法实现了磁偶极子跟踪,并通过实测试验检验了算法的性能。结果表明,与粒子滤波(PF)和Sigma点粒子滤波(SPPF)算法相比,GMSPPF算法具有更好的性能和较低的计算量。