【摘 要】
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针对现有无线传感器网络目标跟踪算法中粒子滤波存在的粒子退化和样本贫化缺陷,提出一种改进的粒子滤波目标跟踪算法。通过采用集合卡尔曼方法获取目标状态的建议分布函数,利
【机 构】
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东北电力大学信息工程学院,国网吉林省电力有限公司,吉林市供电公司
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针对现有无线传感器网络目标跟踪算法中粒子滤波存在的粒子退化和样本贫化缺陷,提出一种改进的粒子滤波目标跟踪算法。通过采用集合卡尔曼方法获取目标状态的建议分布函数,利用集合的形式估计目标状态,同时结合最新观测数据不断修正分布函数,使跟踪精度大大提高;在重采样阶段引入人工鱼群算法优化粒子分布状况,使粒子更贴近真实值,增加了有效粒子数目,使粒子多样性得到增强,改善了粒子贫化问题。仿真结果表明,改进算法在跟踪精度、稳定性以及可靠性上均优于传统的目标跟踪算法。
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