基于伯努利濾波的目標檢測與跟蹤算法研究.pdf

1、密級碩士學位論文碩士學位論文題目：題目：基于伯努利濾波的目標檢測與跟蹤算法研究（英文）（英文）StudyonTargetDetectionTrackingAlgithmsBasedonBernoulliFilter研究生學號：號：1407201003研究生姓名：名：張馨方指導教師姓名、職務：指導教師姓名、職務：吳孫勇副教授申請學位門類：類：理學碩士學科、?？啤I(yè)：業(yè)：數(shù)學論文答辯日期：期：2017年6月摘要I摘要伯努利濾波（Berno

2、ullifilter）是基于隨機有限集理論的一類特殊隨機濾波估計。狀態(tài)空間中允許狀態(tài)的自由出現(xiàn)和消失并借助有限集統(tǒng)計（finitesetstatisticFISST）的概念來描述隨機出現(xiàn)狀態(tài)的統(tǒng)計信息。由于它無法得到精確解，因此需借助粒子濾波（particlefilterPF）技術取得近似解。本文首先以提高濾波估計精度為目的，以PF作為實現(xiàn)手段對區(qū)間量測下的伯努利濾波跟蹤算法展開研究；其次以GPS多徑信號中碼跟蹤作為實際應用背景，改進的

3、粒子濾波算法與實際應用相結合進行研究。主要研究成果如下：1.針對區(qū)間量測下伯努利粒子濾波（BernoulliparticlefilterBernoulliPF）算法產(chǎn)生持續(xù)存活粒子時未考慮當前時刻的量測信息對粒子的影響，從而導致跟蹤精度低的問題。因此應用無跡卡爾曼濾波（UKF）思想代替原算法中僅用轉移方程傳遞持續(xù)存活粒子的方式，提出基于無跡變換下的伯努利粒子濾波算法（BernoulliUpf）。改進后的算法在預測步驟產(chǎn)生持續(xù)存活粒子時，

4、最大程度地利用當前時刻的量測，從而指導粒子向高似然區(qū)域移動，使得粒子分布與真實狀態(tài)的后驗分布更接近。仿真對比實驗說明該算法是有效的。2針對區(qū)間量測下BernoulliPF跟蹤算法存在粒子退化的缺陷，過程噪聲越小粒子退化越明顯，為了增加粒子的多樣性，提高濾波估計精度，提出一種輔助粒子濾波（APF）與伯努利粒子濾波相結合的濾波（BernoulliAPF）算法。該算法在更新階段借鑒APF的思想選取權重較大的粒子，并結合當前時刻量測信息實現(xiàn)第二

5、次權重的計算。計算權重的過程中不但采用的是較優(yōu)的粒子，而且粒子的觀測信息得到充分有效地利用，使得粒子權值比僅用粒子濾波得到的權值穩(wěn)定，很大程度上克服了重采樣后粒子概率密度變化大，粒子退化等問題。仿真實驗證了算法的有效性。3應用改進的PF算法解決實際問題。針對GPS弱信號環(huán)境下，傳統(tǒng)接收機存在跟蹤精度低，跟蹤門限高的問題，提出一種基于最小二乘估計的粒子濾波GPS信號跟蹤算法。該算法通過最小二乘方法對IQ支路相干積分值進行修正并作為觀測量輸