粒子滤波目标跟踪

资 源 简 介

粒子滤波目标跟踪

详 情 说 明

粒子滤波（Particle Filter）是一种针对非线性非高斯系统的先进目标跟踪技术，其核心思想是通过随机采样的粒子群来近似复杂概率分布。这种方法打破了传统卡尔曼滤波对线性高斯模型的依赖，为复杂场景下的目标跟踪提供了更灵活的解决方案。

从原理上看，粒子滤波建立于两大理论支柱之上：贝叶斯推理框架和蒙特卡洛采样方法。贝叶斯推理通过不断更新后验概率来实现状态估计，这与卡尔曼滤波的思想一脉相承。但当系统存在非线性或非高斯特性时，传统的解析方法难以处理，这时就需引入蒙特卡洛方法——用大量随机样本（粒子）的频率分布来逼近真实概率分布。

在目标跟踪应用中，每个粒子都代表目标可能的状态假设（如位置、速度等）。算法运行时主要经历三个阶段：首先根据运动模型预测粒子状态；然后通过观测数据计算各粒子的权重（似然概率）；最后通过重采样淘汰低权重粒子，复制高权重粒子。这种"适者生存"机制使得粒子群能逐渐集中到真实状态附近。

相比卡尔曼滤波，粒子滤波的优势在于能处理更复杂的运动模型和观测模型，例如突然转向的目标或非高斯分布的传感器噪声。但需要权衡粒子数量与计算效率，且可能面临粒子退化（大多数粒子权重趋近零）的问题。现代改进算法通过自适应粒子数量、优化提议分布等方式不断提升其性能。