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非線性估計(jì)領(lǐng)域的經(jīng)典算法是擴(kuò)展Kalman濾波(EKF),它采用了Taylor展開(kāi)的線性變
換來(lái)近似非線性模型,因而存在計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差、估計(jì)精度低等缺點(diǎn)。而粒子濾波采用一些帶有權(quán)值的隨機(jī)樣本(粒子)來(lái)表示所需要的后驗(yàn)概率密度,而不是采用傳統(tǒng)的線性變換,從而得到基于物理模型的近似最優(yōu)數(shù)值解,具有精度高、收斂速度快等特點(diǎn)。本文對(duì)經(jīng)典的方位、斜距量測(cè)跟蹤問(wèn)題進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明,粒子濾波器的跟蹤性能要優(yōu)于EKF的性能。
換來(lái)近似非線性模型,因而存在計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差、估計(jì)精度低等缺點(diǎn)。而粒子濾波采用一些帶有權(quán)值的隨機(jī)樣本(粒子)來(lái)表示所需要的后驗(yàn)概率密度,而不是采用傳統(tǒng)的線性變換,從而得到基于物理模型的近似最優(yōu)數(shù)值解,具有精度高、收斂速度快等特點(diǎn)。本文對(duì)經(jīng)典的方位、斜距量測(cè)跟蹤問(wèn)題進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明,粒子濾波器的跟蹤性能要優(yōu)于EKF的性能。
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