交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

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1、2017年5月第43卷第5期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsMav2017V01．43No．5http：／／bhxb．buaa．edu．cnjbuaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2016．0348交互式多模型粒子滤波优化重采样算法周卫东1，孙天1’+，储敏1，崔艳青2(1．哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨150001；2．哈尔滨建成集团有限公司，哈尔滨150030)摘要：针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮

2、乏问题，提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法，利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下，利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息，又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明：每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数，系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。关键词：交互式多模型；粒子滤波；线性优化；重采样；粒子退化中图分类号：TN957．52文献标识码：A文章编号：1001．5965(2017)05．08

3、65—07目标跟踪领域对系统真实模式和变化参数的估计是典型的非线性、非高斯随机混合系统估计。混合系统是将系统动态分解为一定数量的运动学模型，其中每个模型的状态向量由差分或者微分方程描述。混合系统估计包含了系统对目标真实离散运动模式的估计，又包含了对目标连续状态分量的估计⋯。由于目标机动通常是随机发生，并且机动大小未知，所以很难用单个确定的运动学模型来描述混合系统的真实运动状态。由Blom和Bar．Shalom。21提出的交互式多模型(Inter-actingMultipleModel，IMM)算法因其具有极高费效比，被广泛用于解决混合系统的估计问题。经过数十年的发展，IMM算法已经成为

4、目标跟踪领域中的主流算法¨⋯。传统的IMM算法每个模型匹配的是卡尔曼滤波器(KalmanFilter，KF)或者扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter，EKF)。KF针对线性系统，并且过程噪声和量测噪声为高斯白噪声，而EKF仅适用于弱非线性系统中滤波误差很小的情况，否则滤波初期估计误差协方差下降太快会导致滤波器不稳定甚至发散¨。。为了满足机动目标跟踪的高精度和实时性等要求，需要根据模型的非线性、非高斯、机动性能等特性来选择适当的滤波算法。针对机动目标模型的状态方程或(和)量测方程非线性、过程噪声或(和)量测噪声非高斯的问题，Gordon等。61提出了粒子滤波(Par

5、—ticleFilter，PF)算法。标准交互式多模型粒子滤波(InteractingMul．tipleModelParticleFilter，IMMPF)算法是将IMM算法和PF算法的优点结合的一种算法，其可以在非线性、非高斯随机混合系统中获得较高的估计精度⋯⋯。但PF算法存在粒子退化问题，粒子退化是指在经过有限次递推滤波后，某些粒子的权值会趋近1，而其他粒子的权值会趋近0，这样会有很大一部分采样粒子被丢弃，导致估计后验概率密度函数无法接近真实后验概率密度函数，收稿日期：2016-04-28；录用日期：2016-07-07；网络出版时间：2016-10-2109：49网络出版地址：W

6、WW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20161021．0949．001．html基金项目：国家自然科学基金(61573112){通讯作者：E—mail：suntian@hrbeu．edu．cn§l甩格式：璃l东，孙天．储敏．等．交互式多模型粒子滤波优化重采样算法IJ]．北京航空航天大学学报，2017，43(5)：865．871ZHOUWD．SUNT．CHUM，eta1．Interactingmultiplemodelparticlefilteroptimizationresamplingalgorithm【J]．JournalofBeiringUnive

7、rsityofAeronauticsandAstronautics，2017，43t5)：865—871(inChinese)．866北京航空航天大学学报2017年估计精度降低。针对粒子退化问题，很多学者提出了重采样方法，例如系统重采样、分层重采样、残差重采样等。11‘”1。重采样是指利用粒子更新权值信息重新获得采样粒子，利用新的支撑点集来近似真实状态后验概率密度函数。上述重采样方法会带来新的问题，即样本多样性匮乏，最严重的情况是最新的采样粒子