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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

106. Particle Filter-Based Target Tracking in Gaussian and Non-Gaussian Environments

verfasst von : Tanglin Xie, YiKang Yang, Xue Li

Erschienen in: Proceedings of the International Conference on Information Engineering and Applications (IEA) 2012

Verlag: Springer London

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Abstract

Particle filter is a new filtering method based on Bayesian estimation and Monte Carlo method and effectively copes with complicated nonlinear and/or non-Gaussian problem. The basic idea of particle filter and the specific algorithm description of particle filter are presented. The particle filter is introduced to radar tracking based on the gaussian noise and glint noise statistical models. The Monte Carlo simulation results show that the particle filter have almost the same tracking accuracy in gaussian and glint environments. With the glint effect increasing, the particle filter has also the good accuracy.

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Literatur
1.
Julier S, Uhlmann J (2004) Unscented filtering and nonlinear estimation. Proc IEEE 192(3):401–402CrossRef
2.
Zhang J, Ji H (2010) Improving tracking method of particle filter in glint noise environment. Syst Eng Electr 32(10):2223–2226MathSciNet
3.
Kostantinos NP, Dimitris H (2001) Advanced signal processing handbook, vol 24(5). CRC Press LLC, Boca Raton, pp 843–847
4.
Hu H, Jing ZL, Li A, Hu S (2004) Particle filter based target tracking in Non-Gassian environment. J Shanghai Jiaotong Univ 38(12):1996–1999
Metadaten
Titel
Particle Filter-Based Target Tracking in Gaussian and Non-Gaussian Environments
verfasst von
Tanglin Xie
YiKang Yang
Xue Li
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer London
Buch
Proceedings of the International Conference on Information Engineering and Applications (IEA) 2012

Print ISBN: 978-1-4471-4852-4

Electronic ISBN: 978-1-4471-4853-1

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4853-1_106

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    Bildnachweise