一种新的基于MCMC算法扩展卡尔曼粒子滤波器

摘要：

针对扩展卡尔曼粒子滤波算法滤波精度较低和粒子退化的问题，将马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC） 方法和扩展卡尔曼粒子滤波相结合，应用于目标跟踪。该算法利用扩展卡尔曼滤波来构造粒子滤波的建 议分布函数，使建议分布函数能够融入最新的观测信息，以便得到更符合真实状态的后验概率分布，同 时引入MCMC 方法对所选的建议分布进行优化处理，使抽样粒子更加多样性。仿真结果表明，该算法能有 效地解决粒子贫化问题并提高滤波精度, 具有一定的实时性。

关键词： 目标跟踪 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 马尔可夫链蒙特卡罗方法

作者: 王华剑

作者单位: 通信工程系武警工程学院,陕西西安中国 710086

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010亚太地区信息论学术会议)

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 283-287

在线出版日期: 1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）