针对复合K噪声干扰下目标跟踪系统中出现的强非线性非高斯问题, 在给出一种复合K噪声统计模型的基础上, 提出将容积粒子滤波(CPF)与无迹粒子滤波(UPF)两种算法应用在典型目标跟踪系统中, 并对算法的跟踪性能进行了仿真分析。实验结果表明, CPF, UPF两种算法均能有效跟踪复合K噪声下的运动目标;其中, CPF算法表现出更高的跟踪精度和更好的实时性, 且具有更低的算法设计复杂度。
目标跟踪 容积粒子滤波 无迹粒子滤波 非线性非高斯 复合K噪声 target tracking Cubature Particle Filter (CPF) Unscented Particle Filter (UPF) nonlinear non-Gaussian compound K noise