文献类型：期刊文章

作　　者：陈志敏[1] 吴盘龙[2] 薄煜明[2] 田梦楚[2] 岳聪[2] 顾福飞[1]

CHEN Zhi-min;WU Pan-long;BO Yu-ming;TIAN Meng-chu;YUE Cong;GU Fu-fei(China Satellite Maritime Tracking and Controlling Department,Jiangyin,Jiangsu 214431,China;School of Automation,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing,Jiangsu 210094,China)

机构地区：[1]中国卫星海上测控部,江苏江阴214431 [2]南京理工大学自动化学院,江苏南京210094

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.61501521;No.U1330133;No.61473153);中国博士后科学基金(No.2015M582861)

年　　份：2018

卷　　号：46

期　　号：4

起止页码：886-894

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：标准粒子滤波重采样过程中对粒子的直接删除会导致粒子贫化,并且综合性价比不高,难以满足高频段精密跟踪雷达的需求.针对上述问题,本文提出了基于自控蝙蝠算法优化粒子滤波的机动目标跟踪方法.该方法首先在粒子滤波中引入蝙蝠算法,用粒子表征蝙蝠个体,模拟蝙蝠群体搜索猎物的过程,使粒子向高似然区域移动.同时,改进算法将粒子接受新状态的比例作为反馈量,设计了自适应闭环控制策略对算法的全局搜索能力和局部搜索能力进行全程动态控制,使得粒子分布更加合理,从而进一步提高了粒子滤波的精度.最后在分别在基础非线性滤波模型和强机动强干扰目标跟踪模型中对改进算法的性能进行了测试.实验结果表明,改进算法提高了目标跟踪的精度.

关 键 词：粒子滤波 蝙蝠算法  粒子多样性  闭环控制 目标跟踪

分 类 号：TP391]