[发明专利]模糊高斯和粒子滤波方法、装置及目标跟踪方法、装置有效
| 申请号： | 201510564644.8 | 申请日： | 2015-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN105205313B | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 李良群;谢维信;刘宗香;易正龙 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15 |
| 代理公司： | 44280 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 何青瓦 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种模糊高斯和粒子滤波方法、装置及目标跟踪方法、装置，该模糊粒子滤波方法包括：利用高斯和方法构建上一目标时刻的状态后验概率密度函数、观测噪声概率密度函数和状态噪声概率密度函数，利用高斯‑厄米特积分规则和蒙特卡罗原理获取当前时刻目标状态的预测概率密度函数，利用模糊聚类原理获取当前目标观测时刻的粒子权值和积分点权值，并计算各高斯项的权值，以计算每个高斯分布的均值和协方差，并对高斯项重采样获取G个权值较大的高斯项，然后利用高斯和原理得到当前目标观测时刻的状态后验概率密度函数，完成粒子滤波。通过上述方式，本发明能够有效提高滤波精度以及目标状态的估计性能。 | ||
| 搜索关键词： | 模糊 粒子 滤波 方法 装置 目标 跟踪 | ||
【主权项】：
1.一种模糊高斯和粒子滤波方法，其特征在于，包括：/n利用高斯和构建上一目标观测时刻的状态后验概率密度函数、观测噪声概率密度函数以及状态噪声概率密度函数；/n根据所述上一目标观测时刻的状态后验概率密度函数和所述状态噪声概率密度函数，利用高斯-厄米特积分和蒙特卡罗原理获取当前目标观测时刻的目标状态预测概率密度函数；/n根据所述当前目标观测时刻的目标状态预测概率密度函数和所述观测噪声概率密度函数获取状态粒子集；/n利用模糊聚类原理获取当前目标观测时刻的粒子权值和积分点权值，并计算各高斯项的权值；/n根据所述状态粒子集和所述粒子权值、所述积分点权值计算每个高斯分布的均值和协方差；/n根据所述高斯项的权值对高斯项进行重采样，获取G个权值较大的高斯项，G为正整数；以及/n根据获取的G个高斯项，利用高斯和原理得到当前目标观测时刻的状态后验概率密度函数，完成粒子滤波；/n其中所述利用模糊聚类原理获取当前目标观测时刻的粒子权值和积分点权值，并计算各高斯项的权值的步骤包括：/n根据积分点
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