基于粒子滤波的异步数据融合更新算法  

A out of sequence measurement update algorithm based on particle filter

作　　者：王甜[1] 

机构地区：[1]北京信息职业技术学院电子工程系,北京100016

出　　处：《兰州大学学报（自然科学版）》2010年第S1期209-211,共3页Journal of Lanzhou University(Natural Sciences)

摘　　要：对于双基地雷达系统中存在的异步数据融合问题,多采用扩展卡尔曼滤波算法解决,但是应用扩展卡尔曼滤波时,非线性系统必须要进行线性化处理,从而导致滤波结果有很大的误差.为此将粒子滤波算法用于双基地雷达系统中,利用粒子滤波器在解决一步延迟的基础上递推出异步数据融合的多步延迟更新算法,并建立了双基地雷达系统状态方程和观测方程.将两种方法分别对双基地雷达系统进行滤波仿真,仿真实验结果表明粒子滤波算法优于利用扩展卡尔曼滤波的多步更新算法,更能减少跟踪误差.对于双基地雷达系统中存在的异步数据融合问题,多采用扩展卡尔曼滤波算法解决,但是应用扩展卡尔曼滤波时,非线性系统必须要进行线性化处理,从而导致滤波结果有很大的误差.为此将粒子滤波算法用于双基地雷达系统中,利用粒子滤波器在解决一步延迟的基础上递推出异步数据融合的多步延迟更新算法,并建立了双基地雷达系统状态方程和观测方程.将两种方法分别对双基地雷达系统进行滤波仿真,仿真实验结果表明粒子滤波算法优于利用扩展卡尔曼滤波的多步更新算法,更能减少跟踪误差.

关 键 词：粒子滤波 数据融合 非线性滤波 目标跟踪 

分 类 号：N55[自然科学总论]