基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒

由于载体对象的高动态特点，其上装载的GNSS 接收机在捕获信号和跟踪定位上面临很大的挑战，因此致使 GNSS/INS 组合系统的定位效果受到严重影响。本论文以 MEMS IMU/GNSS 超紧组合为研究目标，并以 MEMS IMU 环路辅助的GNSS/INS 紧组合技术为研究重点，深入研究了 MEMS IMU 辅助的 GNSS 信号捕获、MEMS IMU 辅助的 GNSS 信号跟踪、MEMS IMU 辅助的 GNSS/INS 紧组合导航定位算法和基于矢量跟踪结构的 GNSS/INS 超紧组