高斯过程回归下的扩展目标高斯粒子滤波算法

被引:4
作者
迟珞珈
冯新喜
王泉
机构
[1] 空军工程大学信息与导航学院
关键词
高斯过程; 星凸模型; 高斯粒子滤波; 扩展目标; 形状估计;
D O I
10.15892/j.cnki.djzdxb.2019.02.027
中图分类号
TN713 [滤波技术、滤波器];
学科分类号
摘要
针对扩展目标外形估计复杂、基于随机超曲面的扩展目标卡尔曼滤波器跟踪稳定性差的问题,提出一种高斯过程回归下的扩展目标高斯粒子滤波算法。该算法采用星凸模型对扩展目标进行建模,通过高斯过程在线学习扩展目标外形;同时基于高斯粒子滤波器鲁棒性强,较好解决粒子退化的特性,对目标的运动状态进行跟踪。仿真实验表明,对任意未知形状的目标,所提算法都能很好的给出其扩展形态,且对目标跟踪精度及稳定性都有很大的提高。
引用
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页数:6
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