一种粒子滤波器算法优化及硬件实现分析

admin · 发表于 2022-9-26 17:55:41

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雅宝题库解析：
目标跟踪是多传感器系统信息融合技术中的关键技术之一。多传感器信息融合技术能够协调使用多个传感器，利用来自各个传感器的目标原始量测数据，对其进行融合处理，得到对目标全面、正确和可靠的估计。它避免了单一传感器的局限性，为作战系统或其它探测需求提供更加精确的目标状态信息。本文采用新的无迹粒子滤波（UPF）算法进行非线性、高机动运动目标的跟踪；针对三传感器数据相互关联，直接进行融合计算的复杂度将显著增加的现象，建立了新的自适应航迹融合模型。进行了粒子滤波器的并行计算分析，提出了一种改进的无迹粒子滤波器算法，该算法使得所有粒子点均并行进行计算，改进了传统的无迹变换，给每一个西格玛样本点一个变化的权值，这些权值是根据其与真实值点的距离来确定的；对于整个粒子滤波器，引进了一种新的权重公式，它能够使权值计算公式的前向概率密度和建议概率密度很好的匹配，去掉了传统粒子滤波器中的重采样步骤。仿真结果表明，UPF对非线性、高机动目标跟踪性能优于传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)；新的自适应航迹融合模型在不增加计算复杂度的前提下，既很好的利用了各传感器的优势，又提高了航迹融合的精度；改进的粒子滤波器具有很好的并行运算性能。

一种粒子滤波器算法优化及硬件实现分析

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