基于粒子濾波的可變結(jié)構(gòu)多模型估計.pdf

1、機動目標(biāo)跟蹤在各個領(lǐng)域一直是人們密切關(guān)注的重要問題之一。然而，非線性，非高斯，機動等問題給機動目標(biāo)跟蹤帶來了困難。
　　 粒子濾波（PF）是近年來興起的一種最優(yōu)非線性濾波方法。它擺脫了解決非線性濾波問題時隨機量必須滿足高斯分布的制約，而多模型算法（MM）適用于目標(biāo)高度機動的情況。由此本文針對粒子濾波和多模型算法的特點，從以下兩個方面進行了研究：
　　 (1)、多模型的模型集設(shè)計和自適應(yīng)方法的研究。
　　 多模型估

2、計包括模型集和自適應(yīng)算法的設(shè)計。針對傳統(tǒng)模型只適用于和目標(biāo)真實模型一致的特定情況，本文提出用加速度模型集作為跟蹤一般運動的模型集。而傳統(tǒng)的自適應(yīng)網(wǎng)格算法只用于跟蹤二維坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)中的機動目標(biāo)，本文提出了一種修正的自適應(yīng)網(wǎng)格算法用于跟蹤平面上的一般機動運動。
　　 (2)、粒子濾波和變結(jié)構(gòu)多模型結(jié)合方法的研究。
　　 傳統(tǒng)的方法將粒子濾波和交互式多模型相結(jié)合。針對變結(jié)構(gòu)多模型在機動目標(biāo)跟蹤的優(yōu)秀性能，本文提出將粒子濾波和變