【摘 要】
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在雷达对目标的跟踪过程中,受不同位置回波干扰的影响,测量噪声常表现出以闪烁噪声为代表的非高斯特性,严重破坏了卡尔曼滤波算法的高斯假设,使得卡尔曼滤波器的估计精度大幅下降.同时,不依赖高斯假设的粒子滤波又存在着粒子退化等问题,无法获得良好的跟踪效果.针对这一情况,文中借鉴生物遗传思想,给出了基于遗传重采样的粒子滤波算法,在重采样过程中分别利用粒子的选择、交叉和变异模拟自然界基因的选择、组合和变异,保证了粒子群的全面性和代表性,避免了迭代过程中的粒子退化,解决了测量噪声非高斯条件下的滤波问题.此外,文中将这一
【机 构】
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南京电子技术研究所,南京210039;解放军93221部队,北京100085
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在雷达对目标的跟踪过程中,受不同位置回波干扰的影响,测量噪声常表现出以闪烁噪声为代表的非高斯特性,严重破坏了卡尔曼滤波算法的高斯假设,使得卡尔曼滤波器的估计精度大幅下降.同时,不依赖高斯假设的粒子滤波又存在着粒子退化等问题,无法获得良好的跟踪效果.针对这一情况,文中借鉴生物遗传思想,给出了基于遗传重采样的粒子滤波算法,在重采样过程中分别利用粒子的选择、交叉和变异模拟自然界基因的选择、组合和变异,保证了粒子群的全面性和代表性,避免了迭代过程中的粒子退化,解决了测量噪声非高斯条件下的滤波问题.此外,文中将这一方法应用至自由段跟踪中并进行了数学仿真.仿真结果表明:在非高斯噪声条件下,文中所提滤波算法具有较扩展卡尔曼滤波和Huber滤波更好的适应性和更优的估计精度.
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