高斯粒子滤波算法重要性权值方差不会随迭代次数的增加而增加, 能够较好地解决粒子退化问题, 但其重要性密度函数没有考虑最新的量测信息, 导致有效粒子数减少, 算法滤波性能下降. 针对该问题, 提出一种基于Gaussian-Hermite 滤波(GHF) 的高斯粒子滤波算法, 采用GHF构造高斯粒子滤波的重要性密度函数, 考虑最新的量测信息, 增加有效粒子数, 提高算法的滤波精度. 仿真结果表明, 所提出算法的滤波精度明显优于高斯粒子滤波算法.

针对粒子滤波存在粒子退化,会导致检测前跟踪(TBD)算法的检测和跟踪性能下降这一不足,提出了一种基于高斯-哈密顿滤波(GHF)高斯粒子滤波的TBD算法。该算法基于高斯粒子滤波,采用GHF算法构造的重要性密度函数采样连续出现粒子,考虑了最新的量测信息,采样粒子更逼近于真实的后验概率密度,克服了粒子退化问题。仿真结果表明:与基本TBD算法相比,所提出的TBD算法提高了对目标的检测和跟踪性能。

用matlab实现的高斯粒子滤波器，很好，很有参考价值。