基于粒子滤波的无人机航迹预测方法研究_刘志花

资 源 简 介

基于粒子滤波的无人机航迹预测方法研究_刘志花

详 情 说 明

粒子滤波作为一种非线性非高斯系统的状态估计方法，近年来在无人机航迹预测领域展现出显著优势。传统卡尔曼滤波在非线性场景下存在局限性，而粒子滤波通过蒙特卡洛采样和重采样机制，能够更好地处理无人机运动过程中的不确定性。

该方法的核心在于用加权粒子集近似后验概率密度分布。每个粒子代表无人机可能的运动状态，通过观测数据不断调整粒子权重，最终加权融合得到最优航迹预测。相比传统方法，粒子滤波特别适合存在突发机动或环境干扰的复杂飞行场景。

研究还表明，通过改进重采样策略和引入自适应机制，可以进一步提升算法在长时预测中的稳定性。不过计算复杂度仍是需要权衡的因素，特别是在需要实时预测的无人机应用中。未来可结合深度学习方法优化粒子建议分布，有望突破现有性能瓶颈。