EKF和粒子滤波在目标跟踪方面的效果比较

资 源 简 介

EKF和粒子滤波在目标跟踪方面的效果比较

详 情 说 明

在目标跟踪领域，扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）是两种常用的非线性滤波方法，各有优劣。EKF通过线性化非线性系统模型来逼近真实状态，计算效率较高，适用于计算资源有限但对精度要求不苛刻的场景。然而，当系统非线性较强时，EKF的线性近似可能导致较大误差，甚至发散。

相比之下，粒子滤波基于蒙特卡洛方法，通过一组随机样本（粒子）近似状态分布，能够更好地处理强非线性或非高斯噪声的问题。尤其在多模态分布或复杂观测模型中，PF的表现通常优于EKF。但PF的计算成本更高，粒子数量不足时可能出现样本退化问题，影响跟踪稳定性。

实际应用中，选择EKF还是PF需权衡计算资源和精度需求。对于计算能力受限的实时系统（如无人机跟踪），EKF更实用；而在高精度或多目标跟踪场景下（如自动驾驶），粒子滤波往往能提供更鲁棒的结果。