论文研究异常流量检测中的特征选择.pdf

为了提高目标跟踪过程中粒子滤波结果的精度，将边缘粒子滤波算法应用于目标跟踪。首先将目标运动状态向量划分为线性和非线性两个子向量，然后，采用卡尔曼滤波方法处理线性状态子向量，采用粒子滤波方法处理非线性状态子向量。使用边缘粒子滤波算法和标准粒子滤波算法对目标进行跟踪仿真。仿真结果表明：将边缘粒子滤波算法应用在目标跟踪过程中，能够取得更高的跟踪精度；时间复杂度增加仅6%；在粒子数相对较少的条件下，仍能够保持较好的滤波性能。