【摘 要】
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针对传统粒子滤波跟踪过程中存在的权值退化及样本贫化问题,提出了一种基于分类采样的目标跟踪方法。该方法仅对满足重采样条件的建议分布函数进行滤波估计,保证最新观测信息
【基金项目】
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2018年度河南省科技攻关重点研发与推广项目(182102210139).
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针对传统粒子滤波跟踪过程中存在的权值退化及样本贫化问题,提出了一种基于分类采样的目标跟踪方法。该方法仅对满足重采样条件的建议分布函数进行滤波估计,保证最新观测信息对粒子的修正作用,并对重采样粒子集合进行种群划分,依据权值大小聚类为小权值种群、保留种群和大权值裂变种群三类。重采样过程中,首先对大权值粒子进行裂变,然后采用差分进化方法同小权值种群进行优化,通过突变、交叉、选择产生新粒子种群,避免了对历史小权值信息的丢弃。仿真结果表明,该算法较传统的重采样方法在精确性和稳定性方面得到了较好的改善。
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