基于区间平滑的粒子概率假设密度滤波算法

摘要

针对杂波情况下,粒子概率假设密度滤波(P-PHDF)算法存在估计精度低、滤波发散以及粒子退化等问题,提出基于区间平滑的粒子概率假设密度滤波(RTSP-PHDF)算法.该算法利用区间平滑算法(RTS)引入观测值优化重要性密度函数,使粒子分布更逼近多目标概率假设密度的分布,进而得到优化的采样结果,改善滤波性能.仿真结果表明,与P-PHDF算法相比,该算法在有效提高估计精度同时,进一步提高了跟踪系统稳定性.