论文部分内容阅读
针对静电探测的数学模型结构复杂、强非线性以及实验测量数据存在极大不确定性的特点和传统粒子滤波（PF）算法存在的缺陷，提出了一种改进的粒子滤波（UPF）算法。该算法以无迹卡尔曼滤波（UKF）算法生成替代分布并从中采样，理论分析与仿真结果均表明，UPF算法能够提高静电探测系统目标跟踪的稳定性和精确性，解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。