【摘 要】
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针对复杂室内环境下,现有的RFID目标跟踪方法容易受到多径效应和非视距等因素影响,采用典型的粒子滤波算法估计精度低的问题,提出了一种改进的粒子滤波算法.该算法利用了无迹
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61340005)
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针对复杂室内环境下,现有的RFID目标跟踪方法容易受到多径效应和非视距等因素影响,采用典型的粒子滤波算法估计精度低的问题,提出了一种改进的粒子滤波算法.该算法利用了无迹卡尔曼滤波来构造粒子滤波的重要性分布函数,使得重要性分布函数融入最新的观测信息.根据运动模型建立了动态目标的状态方程,将阅读器接收到的信号强度作为观测值建立了观测方程.通过该算法与其他滤波算法相比较,仿真结果表明,该算法有效提高了目标跟踪的精度,增强了目标跟踪系统的稳定性.
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