基于粒子濾波的可變結(jié)構(gòu)多模型狀態(tài)估計(jì).pdf

1、多模型(MM)濾波和粒子濾波(PF)是當(dāng)前處理機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中非線性非高斯問(wèn)題較為有效的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方法。粒子濾波用一組采樣粒子來(lái)描述目標(biāo)狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度，擺脫了非線性濾波中隨機(jī)量必須滿足高斯分布的約束，但在模型不準(zhǔn)確時(shí)仍然會(huì)導(dǎo)致跟蹤失敗。多模型濾波可以用模型集覆蓋目標(biāo)可能的機(jī)動(dòng)范圍，所以能夠跟蹤模型未知的機(jī)動(dòng)目標(biāo)。本文結(jié)合粒子濾波和多模型濾波的特點(diǎn)，開(kāi)展了以下幾點(diǎn)研究：
　　 (1)、多模型的模型集設(shè)計(jì)和自適應(yīng)方法的研究。

2、r>　　 多模型估計(jì)包括模型集和自適應(yīng)算法的設(shè)計(jì)。本文針對(duì)傳統(tǒng)模型集中的狀態(tài)模型必須和目標(biāo)真實(shí)模型一致的情況，提出使用加速度模型來(lái)構(gòu)建跟蹤一般目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的模型集。而針對(duì)傳統(tǒng)的自適應(yīng)格點(diǎn)算法只適用于跟蹤二維旋轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)目標(biāo)，提出了能夠跟蹤一般平面機(jī)動(dòng)的修正自適應(yīng)格點(diǎn)算法。仿真結(jié)果表明，提出的模型集能夠適用各種平面機(jī)動(dòng)目標(biāo)，而改進(jìn)算法在模型范圍未知的情況下也有較好的跟蹤性能。
　　 (2)、粒子濾波和變結(jié)構(gòu)多模型結(jié)合方法的研究。