免费论文摘要：非线性滤波的灵活目的盯梢算法接洽

灵活目的盯梢在军事和民用上面有着普遍的运用，它是典范的动静体例估量题目。在体例线性、高斯的情景下，卡尔曼滤波是均方意旨下的最优滤波算法。跟着运用情况的搀杂化，运用体例仍旧极少满意线性高斯的前提，对目的盯梢算法提出了更高的诉求。在非线性、非高斯体例，卡尔曼系列的滤波器（囊括扩充卡尔曼，无迹卡尔曼等）展示盯梢精度低沉，以至散发的题目，没辙满意运用。粒子滤波为非线性、非高斯体例供给了一种好像的贝叶斯处置本领，所以具备要害的表面和本质价格。正文接洽的是鉴于非线性滤波的单模子下的单灵活目的盯梢题目。正文开始引见了灵活目的盯梢的基础道理，数学模子（囊括疏通模子和量测模子），领会了几种常用模子的实用场景以及优缺陷。接着以目的盯梢为后台引见非线性滤波表面，中心阐明领会了粒子滤波的表面普通、实行本领与办法。粒子滤波算法的一个重要缺点是粒子的蜕化题目，处置的道路是运用重采集样品本领以及要害性密度因变量的灵验采用。舆论从结构符合的要害密度因变量动手，提出了一种鉴于要害密度因变量矫正的算法——搀和要害密度因变量。经过对本质的非线性体例举行仿真得出论断：1)粒子滤波在非线性非高斯体例的盯梢上本能优于扩充卡尔曼滤波算法，2)矫正的搀和型要害密度因变量的粒子滤波器本能优于独立的要害密度因变量的粒子滤波器。规范的粒子滤波采用先验几率密度动作要害密度因变量，没有商量到暂时的量测值，从要害性几率密度中取样获得的样品与从如实后验几率密度采集样品获得的样品有很大缺点，引导估量精度不高。鉴于此咱们沿用无迹卡尔曼算法获得一个倡导散布，而后运用此倡导散布来包办规范粒子滤波算法中的要害性密度因变量，即Unscented粒子滤波器（UPF），将最新的察看融入进去，普及了估量精度。接着将Unscented粒子滤波器运用于IRST（红外探求与盯梢）体例中的红外点目的的盯梢，正文模仿之前鸿儒的接洽，运用减少红外探测器对目的红外辐射的相应消息这一丈量项，使其变成一个隔绝可察看体例，创造了红外灵活目的的疏通模子和察看模子，克复了保守的IRST体例难以创造透彻三维疏通方程的缺点。结果经过仿真试验，盯梢一个做高灵活遨游的目的，展现了算法的灵验性。

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