论文部分内容阅读
为了解决传统的自举式粒子滤波采用状态转移密度作为重要性采样函数呈现粒子退化、跟踪精度差等问题，文中采用后验概率作为重要性采样函数并提出其估计方法。通过容积信息滤波和Gating技术，估计重要性采样函数对应的均值和方差，完成重要性采样函数设计。使用改进后的粒子滤波方法，在非线性场景下对多个目标的状态和目标数目进行了估计。仿真结果表明，本算法在非线性多目标跟踪场景下具有估计精度高、稳定性好的优点。