一种基于最大互相关熵容积粒子滤波的目标跟踪方法

摘要

本发明提供一种基于最大互相关熵容积粒子滤波的目标跟踪方法，采用最大互相关熵容积粒子滤波算法，完成目标跟踪过程中的状态估计问题。在目标跟踪过程中，首先将目标跟踪的状态方程和量测方程重构成非线性递归模型，利用最大互相关熵准则进行处理；然后在标准粒子滤波(Particle Filter,PF)的框架中采用MCCKF产生PF中所需的重要性概率密度函数，然后按照PF的算法流程获取对跟踪目标状态的估计，从而实现对目标的实时跟踪。本发明的目标跟踪方法在量测噪声出现野值的目标跟踪中，能够获得比现有的粒子滤波、改进粒子滤波以及鲁棒滤波更加优越的性能。