基于萤火虫优化粒子滤波的新型机动目标跟踪算法
来源期刊：控制与决策2017年第10期
论文作者：田梦楚 薄煜明 吴盘龙 陈志敏 岳聪 王华
文章页码：1758 - 1766
关键词：粒子滤波;萤火虫算法;机动目标跟踪;粒子贫化;交互式多模型;
摘 要：交互式多模型粒子滤波算法需要多个模型才能对强机动目标进行跟踪,并且粒子滤波的重采样会导致粒子贫化现象,针对该问题提出一种新型机动目标跟踪方法.该方法首先将萤火虫群体的吸引和移动机制引入粒子滤波;再将改进粒子滤波引入交互式多模型中,通过智能寻优的方式提高交互式多模型的跟踪精度和稳定性.实验结果表明,相对于IMM-PF,改进方法可以用更少的时间达到同等精度,提高了机动目标跟踪的效率.
田梦楚1，薄煜明1，吴盘龙1，陈志敏1,2，岳聪1，王华2
1. 南京理工大学自动化学院2. 中国卫星海上测控部
摘 要：交互式多模型粒子滤波算法需要多个模型才能对强机动目标进行跟踪,并且粒子滤波的重采样会导致粒子贫化现象,针对该问题提出一种新型机动目标跟踪方法.该方法首先将萤火虫群体的吸引和移动机制引入粒子滤波;再将改进粒子滤波引入交互式多模型中,通过智能寻优的方式提高交互式多模型的跟踪精度和稳定性.实验结果表明,相对于IMM-PF,改进方法可以用更少的时间达到同等精度,提高了机动目标跟踪的效率.
关键词：粒子滤波;萤火虫算法;机动目标跟踪;粒子贫化;交互式多模型;
