改进型粒子滤波算法在多站纯方位被动跟踪中的应用

针对多站纯方位被动定位与跟踪问题,给出了一种基于均匀重采样和带自适应因子的改进型粒子滤波算法.首先,基于无迹卡尔曼(UKF)粒子滤波器,将参考分布融入最新观测信息,得到符合真实状态的后验概率分布;借助重采样和使用鲁棒估计,改善了粒子滤波的退化问题.其次,引入自适应因子以调整UKF的状态模型协方差与观测模型协方差的比例,得到较高精度的概率分布.仿真结果表明,改进的粒子滤波算法能够实现多站纯方位被动跟踪,比传统非线性滤波器有更高的跟踪精度.