面向目標(biāo)跟蹤問(wèn)題的協(xié)同粒子濾波的研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)是一種典型的非線性、非高斯隨機(jī)系統(tǒng)，而且在這一系統(tǒng)中存在的系統(tǒng)狀態(tài)及參數(shù)估計(jì)等問(wèn)題歷來(lái)是該領(lǐng)域研究的難點(diǎn)與熱點(diǎn)。為此，本文探討了一種基于粒子濾波算法對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題的求解方法。其中，在對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的研究和對(duì)粒子濾波方法基本特性分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的特點(diǎn)，研究適用于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的粒子濾波算法。并針對(duì)當(dāng)前一些粒子濾波算法所存在的一些缺陷，比如，粒子退化現(xiàn)象、無(wú)效粒子、粒子樣本枯竭等，分析與探討了一種基于

2、知識(shí)板的協(xié)同進(jìn)化理論，并將其應(yīng)用到粒子濾波算法的改進(jìn)工作中，從而在一定程度上彌補(bǔ)了原有粒子濾波算法的一些缺點(diǎn)。通過(guò)仿真研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)改進(jìn)后的粒子濾波算法可以更好的適應(yīng)于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的要求。
　　本文的研究工作主要涉及如下幾個(gè)方面:
　　第一，針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)所面臨的主要問(wèn)題進(jìn)行了分析與探討，其中包括機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤原理的分析;當(dāng)前普遍應(yīng)用的一些運(yùn)動(dòng)模型的分析;和幾種在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題中常用的估計(jì)算法的分析。
　　第二

3、，詳細(xì)分析了當(dāng)前一些主要的濾波算法及系統(tǒng)模型，其中包括Kalman濾波算法，粒子濾波算法，以及基于重采樣技術(shù)的粒子濾波算法。在此基礎(chǔ)上，對(duì)幾種基于不同原理的改進(jìn)型粒子濾波算法進(jìn)行了簡(jiǎn)要闡述。
　　第三，在前期分析工作的基礎(chǔ)上，探討了將基于知識(shí)板的協(xié)同理論引入到已有的經(jīng)典粒子濾波模型中，從而在一定程度上解決了算法在面向機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題時(shí)的可行性與有效性問(wèn)題。針對(duì)該方法提出的背景和理論基礎(chǔ)，特別是面向機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)應(yīng)用的知識(shí)板、協(xié)同