基于改进边缘化粒子滤波器的机动目标跟踪

？为解决边缘化粒子滤波器(mpf)无法估计线性状态的难题,提出了一种改进的mpf目标跟踪算法,采用状态的预测值作为卡尔曼滤波器的量测更新,用卡尔曼滤波器估计目标的速度和加速度;用粒子滤波器(pf)估计目标的位置信息。仿真结果表明改进的mpf在保证目标状态估计精度的同时,降低了pf算法的计算复杂度,克服了pf的退化现象,较好地解决了闪烁噪声下的机动目标跟踪难题。