运用聚类方法的分层采样粒子滤波算法

？针对跟踪过程中运动目标形态不断变化及跟踪不精确导致鲁棒性差的问题，提出了一种运用聚类方法的分层采样粒子滤波算法。通过分层采样把采样空间分成多个部分，使采样点集中于被采样概率密度函数值大的部分，采样误差降低到了原算法的一半；聚类方法利用权重实现合理分配粒子，使粒子的多样性得到保持，因而粒子跟踪的精度得到了提高。实验结果表明，所提算法的跟踪误差不到原算法的一半，每个仿真时间里稳定性都有加强，而且跟踪精度也有所提高。