粒子滤波评述

以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao\|Blackwellised粒子滤波、免重采样粒子滤波和裂变自举粒子滤波,并通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用Monte Carlo仿真实验的方法对几种典型的粒子滤波算法进行了比较研究,最后总结了粒子滤波的应用并展望了进一步研究的方向。     

一种多级助推段弹道导弹跟踪算法

针对多级助推段弹道导弹存在多个加速度突变点、机动性强导致跟踪难度大的问题,提出一种基于量测转换的强跟踪输入估计（STMIE）弹道导弹跟踪算法。在对多级助推段弹道导弹动力学特性分析的基础上,推导出雷达站东北上（ENU）坐标系下弹道导弹的运动方程,并通过将修正的无偏量测转换（MUCM）与STMIE算法融合,使得在导弹跟踪中应用STMIE算法成为可能。以典型的多级助推段弹道导弹为跟踪目标进行仿真校验,结果表明,本文算法对多级助推段弹道导弹目标跟踪性能优越,且算法复杂度较低,效费比高。     

免微分非线性Bayesian滤波方法评述

以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法.其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等.之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF.为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究.最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向.