一种基于分布式扩散策略的反馈粒子滤波方法技术

本发明专利技术属于信号处理领域，涉及信号处理领域的目标跟踪问题，具体为一种基于分布式扩散策略的反馈粒子滤波方法。本发明专利技术基于分布式网络框架，网络中的每个节点通过与邻居节点交换信息完成对目标的跟踪，降低了网络运算负担，且具有更强的稳健性；同时，本发明专利技术通过引入由目标状态的真实后验分布与粒子后验分布之间的Kullback‑Leibler(K‑L)散度定义代价函数，使每个粒子在基于其自身状态和经验分布特征的反馈控制下演化，从而不需要再构造建议分布和进行重采样过程；另外，本发明专利技术与经典分布式粒子滤波方法相比，能够实现更高的跟踪精度，更好的跟踪性能，且对粒子数变化敏感度低，稳定性更好。

A feedback particle filter method based on distributed diffusion strategy

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式扩散策略的反馈粒子滤波方法
本专利技术属于信号处理领域，涉及信号处理领域的目标跟踪问题，特别是涉及到分布式架构下的反馈粒子滤波目标跟踪问题，具体为一种基于分布式扩散策略的反馈粒子滤波方法。
技术介绍
粒子滤波是一类基于递推贝叶斯法则，利用样本统计量对系统状态进行估计的方法，在处理非高斯非线性系统的参数/状态滤波问题方面具有独特的优势，已被广泛应用于目标跟踪、通信信号处理以及计算机视觉等领域。一般针对粒子滤波方法研究主要基于文献“GordonNJ,SalmondDJ,SmithAFM.NovelApproachtoNonlinear/Non-GaussianBayesianStateEstimation[J].RadarandSignalProcessing,IEEProceedingsF,1993,140(2):107-113.”中提出的自举滤波(BootstrapFilter)框架，即序列重要性采样(SequentialImportanceSampling，SIS)或建议分布采样-重要性再采样(Sampling-Impo本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分布式扩散策略的反馈粒子滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：在k时刻，构建传感器l上的局部观测值

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式扩散策略的反馈粒子滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在k时刻，构建传感器l上的局部观测值



其中，表示在k时刻传感器l的第j个邻居传感器的观测值；
步骤2：计算反馈滤波中第l个传感器上第m个粒子的修正形式的新息过程



其中，







表示在k时刻第l个传感器上第m个粒子；
步骤3：计算反馈滤波...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏威，孙美秋，周卓阳，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51