第 ２１ 卷第 １ 期
２００７ 年 ２ 月
江 苏 科 技 大 学 学 报（自然科学版）
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｊｉａｎｇｓｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ）
Ｖｏ１ ＭＭ畅２１ Ｎｏ 媼畅１
Ｆｅｂ．２００７
文章编号： １６７３ －４８０７（２００７）０１ －００３７ －０５
基 于 重 要 性 重 采 样 粒 子 滤 波 器 的 机 动 目 标 跟 踪 方 法
刘维亭， 戴晓强， 朱志宇
（江苏科技大学 电子信息学院 镇江 ２１２００３）
摘 要： 采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法，通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒
子数目，在一定程度上克服了退化现象。 仿真结果表明，采用 ＰＦ 跟踪机动目标，其跟踪精度要高于 ＩＭＭ，
说明 ＰＦ 具有较强的处理非线性系统的能力；对标准 ＰＦ 采用重要性重采样策略后，ＰＦ 的跟踪精度和平稳
性都得到了进一步改善。
关键词： 粒子滤波器； 机动目标跟踪； 非线性； 重采样
中图分类号： ＴＮ９５３ 文献标识码： Ａ
Ｍａｎｅｕｖｅｒ Ｔａｒｇｅｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ Ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ
ＬＩＵ Ｗｅｉｔｉｎｇ， ＤＡＩ Ｘｉａｏｑｉａｎｇ， ＺＨＵ Ｚｈｉｙｕ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ， Ｊｉａｎｇｓｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ Ｊｉａｎｇｓｕ ２１２００３， Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ＰＦ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｎｕｍｂｅｒ
ｉｓ ｒｅｄｕｃｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｓｅｔｔｉｎｇ ｏｆ ａ ｖａｌｉｄ ｓａｍｐｌｅ ｓｃａｌｅ．Ｔｈｅ ｄｅｇｅｎｅｒａｃｙ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ（ＰＦ） ｉｓ ｏｖｅｒｃｏｍｅ
ｔｏ ｓｏｍｅ ｅｘｔｅｎｔ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ＰＦ ｈａｓ ｈｉｇｈｅｒ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｔｈａｎ ＩＭＭ ｉｎ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍａｎｅｕｖｅｒ
ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ．Ｉｔ ｍｅａｎｓ ｔｈａｔ ＰＦ ｈａｓ ａ ｓｔｒｏｎｇ ａｂｉｌｉｔｙ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ ｔｈｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ
ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ＰＦ ａｒｅ ｆｕｒｔｈｅｒ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｆｔｅｒ ａｐｐｌｙｉｎｇ ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｔｏ ＰＦ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ； ｍａｎｅｕｖｅｒ ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ； ｎｏｎｌｉｎｅａｒ； ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ
０ 引 言
在众多的自适应跟踪滤波算法中，交互多模型 ＩＭＭ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｍｏｄｅｌｓ）算法被认为是迄今为
止最为有效的次优多模型方法，因而在机动目标跟踪领域获得了广泛应用
［１ －３］
。 但是 ＩＭＭ 算法仍然是基
于卡尔曼滤波器理论框架的，它要求机动目标的状态方程是线性的，并且噪声要符合高斯分布。 对于非线
性非高斯系统的状态估计问题，比较有发展前途的是基于序列重要采样的粒子滤波器方法。 它对系统噪
声没有任何限制，通过预测和更新来自于系统概率密度函数的采样集，来近似非线性系统的随机贝叶斯估
计。 近年来，粒子滤波器在计算机视觉、自适应估计、语音信号处理、机器学习等获得了广泛应用
［４ －６］
。 但
是标准粒子滤波器很容易产生退化现象。 文献［８］和文献［９］分别通过无味卡尔曼滤波器和高斯 －厄米特
滤波器来改善粒子滤波器的重要密度函数来解决粒子滤波器的退化现象。本文采用重要性重采样技术，
收稿日期： ２００６ －０４ －０７
作者简介： 刘维亭（１９６６ －），男，黑龙江哈尔滨人，江苏科技大学教授。
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