改进的IMMPF算法在目标跟踪中的应用研究

摘要

改进的交互多模型粒子滤波（IMMPF）算法通过利用最新观测量得到的残差值设置一个自适应系数来调整滤波器的似然函数分布,使得采样点向高似然区域移动,增加了采样区域和似然函数的重叠部分,在一定程度上保持了粒子的有效性和多样性,克服了粒子样本的贫化问题,从而改善了传统的IMMPF算法在滤波采样过程中没有考虑到当前最新的观测信息而导致使滤波性能下降的问题。经过仿真实验验证,该改进方法应用在机动目标跟踪中,可以有效地提高了跟踪性能的稳定性。