论文部分内容阅读
针对标准粒子滤波(SPF)算法在目标机动时跟踪滤波性能不高的问题,引入灰色预测理论,提出了一种基于灰色预测的粒子滤波(PFGF)算法,给出了算法的具体描述和运算流程。当预先建立的状态模型不再适用于目标的真实运动状态时,该方法具有良好的预估性能,减少了对事先假定目标状态模型的依赖性。与SPF方法进行了蒙特卡洛仿真比较分析,实验结果证明,PFGF算法在不增加计算复杂度的情况下,提高了跟踪精度,能够很好地克服粒子退化现象。