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1、UPF算法及其在目标跟踪问题中的应用第19卷第3期2007年2月系统仿真@JournalofSystemSimulationVJ.J9No.3Feb..2007UPF算法及其在目标跟踪问题中的应用李景熹,王树宗(海军工程大学海军兵器新技术应用研究所,湖jE武汉430033)摘要:针对传统粒子滤波(PF)算法的缺陷,提出了一种改进的粒子滤波(UPF)算法.该算法以UKF方法生成替代分布并从中采样,解决了传统PF算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的各种问题.对uPF算法进行了深入的分析研究,并给出了一个纯方位目标跟踪问题的仿真算
2、例.理论分析与仿真结果均表明,改进算法提高了滤波的稳定性和精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景.关键词:粒子滤波;平淡卡尔曼滤波;目标跟踪;纯方位中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1004.731X(2007)03.0675.03UPFAlgorithmandItsApplicationonTargetTrackingProblemL/Jing?-xi,WANGShu?-zongOnstituteforapplicationStudytoModemTechnologyofNavalWeapon,NavalUuiv.
3、ofEngineering,Wuhan430033,China)Abstract:Aimingattheshortcomingoftraditionalparticlefilter,animprovedparticlefilteralgorithmcalledUPFwasproposed.ThisalgorithmgeneratesaproposaldistributionbyUKFmethodanddrawssamplesfromit,andsolvesthevariousproblemscausedbytraditionalpa
4、rticlefilterusingtransitionpriordensityfunctionasproposaldistribution.TheUPFalgorithmWasstudied,andasimulationexampleaboutbearing-onlytargettrackingWasbroughtforward,ThetheoryanalysisandsimulationresultsdemonstratethattheUPFalgorithmimprovesstabilityandaccuracyoffilter
5、,andtheUPFhashighpracticalvalueandbroadapplicationprospect.Keywords:particlesfilter;unscentedKalmanfilter;targettracking;bearing-only引言长期以来,扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter—EKF)以及与之相关的各种改进算法是解决目标跟踪问题的经典算法.十几年前,粒子滤波(ParticleFilter-PF)算法的研究工作开始兴起,其理论基础是基于序贯重要性采样fSequentialIm
6、portanceSampling.sis)的蒙特卡洛仿真【l】.由于PF算法对系统和噪声的性质(线性,非线性,高斯,非高斯)没有过多的限制,因此较EKF系列算法具有更广的适用范围和更好的滤波表现,现已逐渐应用于目标跟踪,导航,图像处理等多个领域,并越来越受到广大研究人员的关注,.但是,传统PF算法是以转换先验密度函数作为替代分布并从中采样的(样本点就是所谓的"粒子").这种做法虽然计算量小,简单易行,却忽略了观测值对于状态估计的修正作用,从而容易引发SIS法则的快速退化并最终导致滤波发散.为克服传统PF算法的这个重大缺陷,本文提出了
7、UPF(UnscentedParticleFilter)算法.该算法以UKF(UnscentedKalmanFilter)方法生成新的替代分布并从中采样,从而能够较好地利用观测值提供的信息,提高滤波算法的性能.收■日期I2005—11—28●回日期I2006434—27作者简介t李景l}(1979.),男,吉林德惠人,博士生,研究方向为武器系统仿真与试验技术,目标定位与跟踪技术;王树宗(1938一),男,山东寿光人,博导,教授,研究方向为武器系统与运用工程.1算法研究1.1传统粒子滤波算法为了更好地理解和分析改进算法,先简要介绍一下
8、传统PF算法l.假设动态系统状态空间模型如下所示:+l=,(,)(1)Yt=h(xt,,l^)(2)式中,一系统状态向量;一系统量测向量;一系统噪声;r/t一量测噪声.vt,r/t分别为独立同分布噪声序列.,(?),,z(?)既可为线
