欢迎访问《北京理工大学学报》自然科学中文版网站！

“欢迎访问北京理工大学学报自然科学中文版网站！”

曾涛,徐涛,李栋,崔智社.自举滤波器在非线性目标跟踪系统中的应用[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2004,(5):450~453.
ZENG Tao,XU Tao,LI Dong,CUI Zhi-she.Application of Bootstrap Filter in Nonlinear Target Tracking Systems[J].Transactions of Beijing Institute of Technology,2004,(5):450-453.

二维码（扫一下试试看！）

自举滤波器在非线性目标跟踪系统中的应用

Application of Bootstrap Filter in Nonlinear Target Tracking Systems

投稿时间：2004-01-04

DOI：

中文关键词: 目标跟踪非线性扩展卡尔曼滤波自举滤波

English Keywords:target tracking nonlinear extended Kalman filter bootstrap filters

基金项目:

作者	单位
曾涛	北京理工大学信息科学技术学院电子工程系,北京 100081
徐涛	北京理工大学信息科学技术学院电子工程系,北京 100081
李栋	北京理工大学信息科学技术学院电子工程系,北京 100081
崔智社	北京理工大学信息科学技术学院电子工程系,北京 100081

摘要点击次数: 1649

全文下载次数: 28

中文摘要:

为了解决目标跟踪领域中非线性、非高斯系统问题,研究了贝叶斯滤波算法及其一种实现方法,即自举滤波算法(BSF),并在滤波精度、运算量等方面与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行比较分析.最后基于一个典型的非线性模型对BSF和EKF进行了仿真比较.仿真结果表明,自举滤波算法的性能优于扩展卡尔曼滤波算法的性能.

English Summary:

To solve nonlinear, non-Gaussian system problems in target tracking, the paper focuses on Bayesian filters and its realization, the bootstrap filter (BSF), which is compared with the extended Kalman filter (EKF) as to the accuracy, computational load, and other aspects. A simulation of a typical model is presented to compare the performances of BSF and EKF. The simulation shows that the performance of BSF is superior to that of EKF.

查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器