两级扩展卡尔曼粒子滤波在目标跟踪中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了粒子滤波跟踪算法在目标跟踪领域的应用和改进。作者张军辉在导师刘先省的指导下，针对经典卡尔曼滤波算法在处理非高斯非线性问题时的不足，研究并提出了几种改进的粒子滤波算法，以提高目标跟踪的精度和稳定性。" 粒子滤波(Particle Filter, PF)是基于蒙特卡罗模拟和递推贝叶斯估计的一种滤波方法，尤其适用于处理非线性和非高斯噪声的情况。它通过大量的随机样本（粒子）来近似后验概率分布，从而对系统状态进行估计。与卡尔曼滤波相比，粒子滤波在处理复杂的动态系统时具有更大的灵活性。 论文中提到的主要工作包括： 1. 提出两级扩展卡尔曼粒子滤波(Two-Stage Extended Kalman Particle Filter, TSEPF)算法。这种算法在传统粒子滤波的基础上，利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)来更新粒子的重要度权重，以更好地逼近实际的后验分布。通过引入最新的量测信息，TSEPF能有效改善粒子退化现象，提高滤波精度。 2. 针对粒子滤波中的粒子枯竭问题，论文引入了马尔可夫链蒙特卡罗移动步骤(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)。通过MCMC，可以增加粒子的多样性，减少粒子之间的相似性，进一步优化粒子滤波的性能。在目标跟踪的仿真中，PF-MCMC算法展现出了更高的估计精度，能更准确地追踪目标。 3. 当目标展现出高度机动性时，论文提出了将交互式多模型算法(Interactive Multiple Model, IMM)与粒子滤波相结合的IMM-PF算法。IMM算法能够根据目标的行为模式在多个模型间切换，而IMM-PF则结合了粒子滤波的优势，提高了在非线性条件下的机动目标跟踪性能，其表现优于采用EKF的IMM算法。 这篇论文深入研究了粒子滤波在目标跟踪中的应用，并通过一系列改进策略，提高了算法在复杂环境下的跟踪效率和准确性。这些研究成果对于理解和优化粒子滤波算法在实际工程问题中的应用具有重要的理论和实践价值。