基于改进的粒子滤波算法的目标跟踪

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为了解决粒子滤波算法在重采样过程中会造成粒子有效性和多样性的丧失,导致粒子贫化现象,提出了一种基于萤火虫算法的改进的粒子滤波算法。该算法在粒子滤波重要性采样过程中使用萤火虫算法,对粒子进行迭代寻优,使得采样出来的粒子更接近真实的后验概率;在粒子滤波重采样过程中,使用萤火虫算法使得粒子向高似然区域移动,提高粒子的多样性。实验结果表明,基于改进的粒子滤波算法目标跟踪效果优于传统的粒子滤波算法,可以在各种具有挑战性的条件下更好地进行目标跟踪。
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