粒子滤波的纯角度跟踪算法

资 源 简 介

粒子滤波的纯角度跟踪算法

详 情 说 明

粒子滤波在纯角度跟踪中的应用

在目标跟踪领域，纯角度跟踪(Bearing-Only Tracking)是指仅通过角度测量信息（如红外传感器或摄像机提供的方位角）来估计目标运动状态的特殊场景。这类问题具有典型的非线性特征，而粒子滤波(Particle Filter)因其处理非高斯非线性系统的优势成为理想解决方案。

传统方法的局限性 卡尔曼滤波(KF)在线性高斯系统中表现优异，但对纯角度跟踪这类高度非线性问题，其线性化假设会导致显著误差。扩展卡尔曼滤波(EKF)通过局部线性化改进性能，但在大角度噪声或强非线性运动模型下仍可能出现发散。

粒子滤波的核心优势 多假设保持：通过大量粒子并行表示目标可能状态，避免单点线性化误差 非线性适应：直接基于非线性运动模型和测量模型进行状态传播 多峰处理：天然适应测量模糊导致的概率分布多峰特性

算法实现关键点 重要性采样设计：需平衡先验分布与建议分布的效率 重采样策略：系统重采样可缓解粒子退化问题 测量似然计算：将角度传感器噪声模型转化为粒子权重

对比实验结果 相比EKF，粒子滤波在以下场景展现明显优势： 目标高机动转弯时（强非线性运动） 传感器视角受限导致角度测量断续时 低信噪比环境下的多峰分布情况

实际应用中需注意计算复杂度与粒子数量的权衡，新型优化方法如Rao-Blackwellized粒子滤波可进一步提升效率。该技术已成功应用于光电跟踪系统、水下目标定位等领域。