基于权值优选粒子滤波的雷达目标跟踪

本文详细分析了粒子滤波的特点,给出了基于权值优选的粒子滤波算法,对雷达目标进行了跟踪。仿真结果表明,基于权值优选的粒子滤波算法在N值较小的情况下较标准粒子滤波算法具有更明显的优势。     

基于CUDA的雷达线性调频信号脉冲压缩实现

利用图形处理器（GPU）作为雷达仿真平台,采用统一计算设备架构（CUDA）技术,实现雷达线性调频信号脉冲压缩算法,并与CPU算法进行比较。实验结果表明利用CUDA技术实现的脉冲压缩算法取得了比CPU算法明显较高的运算效率。     

基于UKF和线性优化的改进粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将不敏卡尔曼滤波算法（UKF）、线性优化的思想和基本粒子滤波算法相结合,运用不敏卡尔曼滤波算法获得重要性概率密度函数,提高了粒子的使用效率;运用线性优化的思想,保证了所有粒子都以一定的概率对状态估计作出贡献,提高了粒子的多样性。仿真结果表明,改进的算法很好的解决了基本粒子滤波存在的粒子退化问题,具有更高的状态估计精度。