GREY PREDICTION BASED PARTICLE FILTER FOR MANEUVERING TARGET TRACKING
GREY PREDICTION BASED PARTICLE FILTER FOR MANEUVERING TARGET TRACKING
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用于机动目标跟踪的基于灰色预测的粒子滤波器
DOI：
10.2528/pier09042204
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发表时间：
2009
影响因子：
6.7
通讯作者：
Chen, J. -F.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, K-S;Shi, Z-G;Hong, S-H;Chen, J. -F.
针对机动目标跟踪问题，提出了一种新的基于灰色预测的粒子滤波器（GP-PF）。GP-PF的基本思想是通过状态转移先验和灰色预测算法同时采样新粒子。由于灰色预测算法是一种无模型方法，能够根据历史观测值预测系统状态，而不需要建立先验动态模型，因此GP-PF算法可以有效地解决SPF算法中常见的样本退化问题，尤其适用于机动目标跟踪。在两种典型机动运动场景下的仿真结果表明，在综合考虑跟踪精度、计算复杂度和跟踪丢失概率的情况下，GP-PF的总体性能优于SPF和多模型粒子滤波器（MMPF）. GP-PF具有基于模型和无模型两种特性，这是GP-PF性能提高的原因。
For maneuvering target tracking, we propose a novel grey prediction based particle fllter (GP-PF), which incorporates the grey prediction algorithm into the standard particle fllter (SPF). The basic idea of the GP-PF is that new particles are sampled by both the state transition prior and the grey prediction algorithm. Since the grey prediction algorithm is a kind of model-free method and is able to predict the system state based on historical measurements other than establishing a priori dynamic model, the GP-PF can signiflcantly alleviate the sample degeneracy problem which is common in SPF, especially when it is used for maneuvering target tracking. Simulations are conducted in the context of two typical maneuvering motion scenarios and the results indicate that the overall performance of the proposed GP-PF is better than the SPF and the multiple model particle fllter (MMPF) when the tracking accuracy, computational complexity and tracking lost probability are considered. The performance improvements can be attributed to that the GP-PF has both model-based and model-free features.
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影响因子：
1.3
作者：
W. Zang;Zhiguo Shi;S. Du;Kangsheng Chen
通讯作者：
W. Zang;Zhiguo Shi;S. Du;Kangsheng Chen
影响因子：
6.7
作者：
Bi, S. Z.;Ren, X. Y.
通讯作者：
Ren, X. Y.
DOI：
10.1049/ip-rsn:20030741
发表时间：
2003-10-01
期刊：
IEE PROCEEDINGS-RADAR SONAR AND NAVIGATION
影响因子：
--
作者：
Boers, Y;Driessen, JN
通讯作者：
Driessen, JN
DOI：
10.2528/pier09010302
发表时间：
2009
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Y. Li;East China;Y. Gu;Z. Shi;K. S. Chen
通讯作者：
Y. Li;East China;Y. Gu;Z. Shi;K. S. Chen
DOI：
10.2528/pier07072001
发表时间：
2007
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Zhiguo Shi;Shan Qiao;K. Chen;Wanzhao Cui;Wei Ma;Tao Jiang;L. Ran
通讯作者：
Zhiguo Shi;Shan Qiao;K. Chen;Wanzhao Cui;Wei Ma;Tao Jiang;L. Ran