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粒子滤波器是一种也称序列蒙特卡洛采样的近似贝叶斯滤波器,其具有不受目标系统是否线性,噪声系统是否高斯分布等限制的特性,能够对目标系统进行最小方差估计,广泛运用在目标跟踪、自动控制和参数估计等领域。而具有线性递推特性的卡尔曼滤波在线性系统中根据前一时刻的目标状态和当前时刻的观测量,来获得当前时刻状态的最优估计,具有无偏,稳定和最优的特点。本文通过建立在目标系统中的状态转移方程和目标观测方程,运用粒子滤波和卡尔曼滤波对在仿真环境下的汽车的行驶轨迹进行跟踪预测,并在MATLAB软件环境下建模并仿真验证:通过对比