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摘要
粒子滤波算法是一种非线性滤波技术,可以用于非线性、非高斯系统模型。粒子滤波算法凭其模型优势,逐渐成为科学领域的研究热点。目前,大多数粒子滤波算法基于高斯模型假设,但基于非高斯假设的模型往往能给出更精确的状态估计,因此对基于柯西分布和基于瑞利分布的两种非高斯噪声模型进行仿真,并与高斯模型的仿真结果作了对比,可以看出基于瑞利分布假设的噪声模型有着更低的均方误差。因此,在粒子滤波算法仿真实验中,选择基于瑞利分布的噪声模型和高斯噪声模型进行对比,并分别作出了目标轨迹跟踪图和误差曲线图,从仿真结果可以看出,瑞利-粒子滤波算法可以大大提高目标跟踪精度,并且比高斯-粒子滤波算法有着更高的准确率。
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单位上海大学; 通信与信息工程学院
