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摘要
为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题,提出一种基于最大似然估计与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法。首先利用最大似然估计算法预测目标的运动轨迹,然后再利用卡尔曼滤波算法对预测结果进行滤波处理,进一步降低定位结果的误差。仿真结果表明,所提算法的定位误差均值为0.64m,比通用的最邻近算法性能提升了46.2%,有效提高了系统的精确度及稳定性。
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为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题,提出一种基于最大似然估计与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法。首先利用最大似然估计算法预测目标的运动轨迹,然后再利用卡尔曼滤波算法对预测结果进行滤波处理,进一步降低定位结果的误差。仿真结果表明,所提算法的定位误差均值为0.64m,比通用的最邻近算法性能提升了46.2%,有效提高了系统的精确度及稳定性。
