改进粒子滤波在机动目标自适应跟踪中的应用

"本文主要探讨了一种基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法，该算法结合了扩展卡尔曼滤波（EKF）的优势，旨在解决非线性非高斯问题下的机动目标跟踪。通过在粒子滤波的基础上融入EKF，算法能够更准确地计算提议概率密度分布，从而使得粒子分布更接近状态的后验概率分布。在‘当前’统计模型的框架下，该算法被用于机动目标的自适应跟踪，表现出良好的跟踪性能。仿真实验进一步证实了这种方法的有效性。" 在机动目标跟踪领域，粒子滤波（PF）是一种强大的工具，尤其适用于处理非线性以及非高斯分布的问题。传统的扩展卡尔曼滤波虽然广泛应用于线性化处理，但在面对非线性问题时可能产生误差。粒子滤波则无需对状态变量的概率密度做出严格假设，因此在非线性非高斯场景下具有优势。 然而，单纯使用粒子滤波在处理机动目标时可能会因为未充分考虑每个时间步的量测信息而导致较大的估计误差。为改善这一问题，本文提出了一种融合EKF的粒子滤波算法（EPF）。EKF通过线性化处理非线性系统，提供了一个快速但近似的解。在EPF中，EKF的滤波方差被“当前”统计模型动态调整，以适应机动目标的实时变化，特别是通过非零均值和修正瑞利分布来刻画机动加速度特性。 "当前"统计模型是周宏仁教授提出的，它更精确地描述了机动目标的动态特性，特别适合处理目标突然改变运动状态的情况。EPF算法通过实时更新系统的Q矩阵（即过程噪声协方差），增强了粒子滤波对量测信息的利用，从而提高了跟踪精度。 在仿真实验中，EPF算法与未考虑EKF融合的粒子滤波算法（NAEPF）进行了对比。状态估计质量是评估算法性能的关键指标。实验结果显示，EPF在机动目标跟踪方面表现出显著的自适应性和准确性，证明了该算法在应对目标机动行为时的优越性能。 总结来说，本文提出的基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法，结合了EKF的线性化优势和粒子滤波的非线性处理能力，有效提升了跟踪机动目标的能力，尤其在处理复杂和未知的运动模式时，其性能得到了实证。这一成果对于雷达跟踪系统和其他相关领域的目标检测和跟踪技术有着重要的理论和实践意义。