基于粒子濾波的可變結構多模型狀態(tài)估計.pdf

1、多模型(MM)濾波和粒子濾波(PF)是當前處理機動目標跟蹤中非線性非高斯問題較為有效的目標狀態(tài)估計方法。粒子濾波用一組采樣粒子來描述目標狀態(tài)的后驗概率密度，擺脫了非線性濾波中隨機量必須滿足高斯分布的約束，但在模型不準確時仍然會導致跟蹤失敗。多模型濾波可以用模型集覆蓋目標可能的機動范圍，所以能夠跟蹤模型未知的機動目標。本文結合粒子濾波和多模型濾波的特點，開展了以下幾點研究：
　　 (1)、多模型的模型集設計和自適應方法的研究。

2、r>　　 多模型估計包括模型集和自適應算法的設計。本文針對傳統(tǒng)模型集中的狀態(tài)模型必須和目標真實模型一致的情況，提出使用加速度模型來構建跟蹤一般目標運動的模型集。而針對傳統(tǒng)的自適應格點算法只適用于跟蹤二維旋轉機動目標，提出了能夠跟蹤一般平面機動的修正自適應格點算法。仿真結果表明，提出的模型集能夠適用各種平面機動目標，而改進算法在模型范圍未知的情況下也有較好的跟蹤性能。
　　 (2)、粒子濾波和變結構多模型結合方法的研究。