一种改进的粒子滤波目标跟踪算法

为解决常规的基于粒子滤波的目标跟踪算法,使用状态转移分布作为采样粒子的建议分布函数,没有考虑当前的观测值,从而造成定位时间长、定位精度低的问题.采用将最新的观测值融合到采样过程中,利用粒子群优化方法实现目标的跟踪,使得采样粒子集往后验概率密度分布较大的区域移动,从而显著地降低了精确定位所需的粒子数.研究结果表明:改进后的目标跟踪算法性能更优.