目標跟蹤中粒子濾波算法的研究

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1、分類號密級太原理工大學碩±學位論文題目目標跟蹤中粒子濾波算法的妍究英文并列題目ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＡｒｔｉｃｌｅ巧ＩｔｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＴａｒｇｅｔＴｒａｃｋｉｎｇ李小婷研究生姓名：２０１３５２０１８０學號：電子與通信工程專業(yè)：研究方向．．智能信息處理史健芳導師姓名：教授職稱：學位授予單位：太原理工大學論文提交日期２０１６／６地址？：山西太原１太原理工大學聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在指導教師的指導下

2、，獨立進行研究所取得的成果。餘文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中明確方式標明。本聲明的法律責任由本人承擔。論文作者簽名：）、日期ｏｌ取聲：ＩｊＬ（）心關(guān)于學位論文使用權(quán)的說明本人完全了解太原理工大學有關(guān)保管、使用學位論文的規(guī)定，其中包括：①學校有權(quán)保管、并向有關(guān)部口送交學位論文的原件與復?。崳娂?；②學?？桑保海捎糜坝?、縮印或其它復制手段復制并保存學位論文；③學?？稍试S學位論文被查閱或借閱＾；④學?？桑保海▽W術(shù)交流為目

3、的，復制贈送和交換學位論文；⑤學?？桑蓿唬ü紝W位論文的全部或部分內(nèi)容簽（保密學位論文在解密后遵守此規(guī)定）。名；本Ｊ、日期：ｌｂ，導碑師簽名；日期；＞ＩＳ．ｈ．／３?原理?大學碩士研ウ生學?論文目標跟蹤中粒子濾波算法的研究摘要目標跟蹤無論在軍?領(lǐng)域?是民用領(lǐng)域都?著極?廣泛的應(yīng)用，因?а直是科學研ウ的а個熱點?目標跟蹤包括?大關(guān)鍵要素?建立準確的跟蹤模型和設(shè)計精準的跟蹤算法?在貝??濾波框架л，粒子濾波算法可將目標跟蹤問題轉(zhuǎn)??貝??估計問題，通過使用系統(tǒng)中所?的?測數(shù)據(jù)來遞?估計狀態(tài)??的?驗概率密度函數(shù)，?而獲得目標

4、狀態(tài)的最?估計?о?統(tǒng)的濾波算法相比，粒子濾波算法н?系統(tǒng)線性?系統(tǒng)維數(shù)和噪聲?布的限制，可?更??效地處理目標跟蹤中的狀態(tài)估計問題，因?在目標跟蹤領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用??著科?的發(fā)展，??目標的機?性?來??，而交?式多模型??結(jié)構(gòu)??穩(wěn)健性好?跟蹤精度高等特點，可?對目標的??狀態(tài)?行準確地?述?因?，可將粒子濾波算法о交?式多模型?行結(jié)?應(yīng)用在機?目標跟蹤中，?而提高目標跟蹤的精度?本文?要?作??點?第а，在對標準粒子濾波算法和?統(tǒng)重?樣算法?行?研ウ的?礎(chǔ)к，提出了а種?于重?樣改?的粒子濾波算法??算法在濾波過程中?入了預處理和?值線性??

5、組?方法?預處理過程通過使用粒子對的均值??小?值粒子并增大??值，將小?值粒子向高似然?移?，?過程可??小粒子間的?值方差?提高?效粒子數(shù)目??少?行重?樣的次數(shù)，在а定程度к保證粒子的多樣性，提高狀態(tài)估計的性能?通過對重?樣前的部?粒子?行?值線性??組?，增?了重?樣淼?原理?大學碩士研ウ生學?論文過程中被復制的粒子數(shù)，緩解了粒子多樣性喪失的問題，提高了狀態(tài)估計性能，并通過MATLAB仿真?驗證明了算法的?效性?第?，將改?的粒子濾波算法о交?式多模型結(jié)?得到改?的粒子濾波-交?式多模型算法，并通過?個應(yīng)用場景驗證了算法的?效性?關(guān)鍵詞?目標跟

6、蹤?粒子濾波?重?樣??值線性??組??交?式多模型淼淼?原理?大學碩士研ウ生學?論文THERESEARCHOFPARTICLEFILTERALGORITHMINTARGETTRACKINGABSTRACTTargettrackingwhichhasanextremelywideapplicationbothinmilitaryandcivilianareashasbeenahottopicofscientificresearch.Therearetwokeyelementsintargettracking:theestablishmentofaccu

7、ratetrackingmodelandthedesignofprecisetrackingalgorithm.UndertheframeworkofBayesianfilter,particlefilteralgorithmutilizesallthemeasurementsofsystemtorecursivelyestimatetheposteriorprobabilitydistributionofstatevariablesinordertogetthebeststateestimationbyconvertingtargettracking

8、problemsintoBayesianestimationproblems.Compared