基于拟蒙特卡罗概率假设密度的卷积实现

本文提出了两种新的算法.第一,拟蒙特卡罗概率假设密度(QMC-PHD)滤波,主要思想是利用QMC方法来实现PHD滤波.在仿真实验中可以发现:在目标数目和状态估计方面,新算法比序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波器更精确.第二,卷积核拟蒙特卡罗概率假设密度滤波(CKQMC-PHD),主要思想是基于QMC-PHD滤波的基础之上引入卷积核(CK)的估计算法.当观测噪声变小的时候,CKQMC-PHD滤波还能够很好地估计出目标状态和目标数目,其表现要明显的好于QMC-PHD滤波.仿真实验也证明了CKQMC-PHD滤波的估计效果.