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1、第40卷第2期东南大学学报(自然科学版)Vo.l40No.22010年3月JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Mar.2010doi:10.3969/.jissn.1001-0505.2010.02.020基于小波变换的粒子滤波目标跟踪算法1,213章飞周杏鹏陈小惠1(东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,南京210096)2(江苏科技大学电子信息学院,镇江212003)3(南京邮电大学自动化学院,南京210046)摘要:针对纯方位被动目标跟踪中粒子滤波算法固有的计算复杂性问题,提出了一种基于小波变
2、换的粒子滤波算法(WMPF).对粒子权重进行小波多分辨率分解,通过设定阈值对高通部分的粒子权重进行滤波,再根据重构后的粒子权重去掉重复粒子,生成新的粒子集来近似后验概率密度函数,从而在保证滤波精度的同时大量减少粒子数,提高粒子滤波的计算效率.将WMPF算法与标准粒子滤波算法应用于具有非线性非高斯特点的纯方位目标跟踪问题,仿真结果表明,WMPF算法的跟踪精度与标准粒子滤波算法相当,计算效率却远高于标准粒子滤波算法,增强了跟踪的实时性,并且该算法有望进一步扩展粒子滤波的应用范围.关键词:粒子滤波;小波变换;多分辨率;非线性滤波;纯方位中图分类号:TP274文献标志码:A文章编号
3、:1001-0505(2010)0220320206Particlefiltertargettrackingalgorithmbasedonwavelettransform1,213ZhangFeiZhouXingpengChenXiaohui(1KeyLaboratoryofMeasurementandControlofCSEofMinistryofEducation,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China)(2SchoolofElectronicsandInformation,JiangsuUniversityofSciencea
4、ndTechnology,Zhenjiang212003,China)(3SchoolofAutomation,NanjingUniversityofPostsandTelecommunications,Nanjing210046,China)Abstract:Focusingonthenaturalcomputationalcomplexityproblemofparticlefilterinbearings2onlypassivetargettrackingproblem,anewparticlefilterbasedonwavelettransformispropos
5、ed.Waveletmultiresolutiondecompositioniscarriedoutonparticleweights.Bysettingthresholdtofilterthehighpassedparticleweights,thereconstructedparticleweightsareusedtoremovetherepeatedparticleandgenerateanewparticlesettoapproximateposteriorprobabilitydensityfunction.Therefore,thenumberofpartic
6、lesisreducedandthecomputationalefficiencyisimprovedwhilemaintainingfilteringaccuracy.Theproposedparticlefilterisutilizedtosolvethebearings2onlytargetmotionanalysisproblemwiththenonlinearandnon2Gaussiancharacteris2tics,andtomakeacomparisonintrackingefficiencywithstandardparticlefilter.Simul
7、ationresultsdemonstratethatcomparedwithstandardparticlefilteralgorithm,theproposedalgorithmhascomparabletrackingaccuracyandoutclassedcomputationalefficiency,andhasenhancedreal2timetrackingperformance.Moreover,theproposedalgorithmispromisinginexpandingtheapplic
