【滤波跟踪】基于粒子群算法优化粒子滤波实现目标滤波跟踪优化问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

​于粒子滤波的检测前跟踪算法是一种经典的检测前跟踪算法,该算法依靠一组带权值的粒子来近似目标状态的后验概率密度函数,不受非线性非高斯条件的限制,有广泛的适应性,是多雷达多目标联合检测跟踪算法中的一个重要方向,具有重要理论研究意义和国防军事价值.

⛄ 部分代码

function [x_hat,xpart]=PF(N,xpart,k,Q,R,y)

   %------------------------粒子滤波---------------------------------------

   

   %---------------1.将粒子带入到系统中，进行重要性采样---------------------- 

   for i=1:N

    xpart_s(i) = 0.5 * xpart(i) + 25 * xpart(i) / (1 + xpart(i)^2) + 8 * cos(1.2*(k-1)) + sqrt(Q) * randn;

    ypart(i) = xpart_s(i)^2 / 20;

   end

   

    %---------------2.计算权值--------------------------------------------

    for i=1:N

      e=y-ypart(i);

      w(i)=exp(-0.5*R^(-1)*e^2);    

    end

    %归一化

      wsum = sum(w);

    for i=1:N

      w(i)= w(i)/wsum;

    end

    

    %---------------3.重采样----------------------------------------------

    for i = 1 : N

      u = rand; % uniform random number between 0 and 1 0和1之间的均匀随机数

      wtempsum = 0;

        for j = 1 : N

            wtempsum = wtempsum + w(j);

            if wtempsum >= u

             %重采样对低权重进行剔除，同时保留高权重，防止退化的办法

                xpart(i) = xpart_s(j);

                break;

            end

        end

    end

   x_hat=mean(xpart);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]陈志敏, 薄煜明, 吴盘龙,等. 基于新型粒子群优化的粒子滤波雷达目标跟踪算法[J]. 信息与控制, 2012, 41(4):6.

[2]林晓杰, 索继东. 基于自适应粒子群优化的粒子滤波跟踪算法[J]. 现代电子技术, 2020, 43(17):5.

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