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摘要:
蒙特卡洛仿真为提高次最优贝叶斯估计精度提供了可能.有文献提出了一种新的自举仿真逼近方法--自举多模型滤波(BMM)来对机动目标进行跟踪.本文对这种算法进行了扩展,使其适用于杂波环境中,即把概率数据关联(PDA)和BMM算法进行组合来克服观测样本的不确定性.并通过模拟把BMM PDA算法和通用的解决此类问题的交互多模型概率数据关联(IMM PDA)滤波方法进行了比较.结果证明,BMM PDA算法更加行之有效.
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文献信息
篇名 杂波环境下机动目标跟踪模拟
来源期刊 情报指挥控制系统与仿真技术 学科 工学
关键词 多模型自举滤波 蒙特卡洛仿真 跟踪 概率数据关联
年,卷(期) 2001,(12) 所属期刊栏目 数学模型与软件
研究方向 页码范围 33-39
页数 7页 分类号 TN95
字数 3561字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3819.2001.12.008
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研究主题发展历程
节点文献
多模型自举滤波
蒙特卡洛仿真
跟踪
概率数据关联
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
指挥控制与仿真
双月刊
1673-3819
32-1759/TJ
大16开
江苏连云港市102信箱6分箱
1979
chi
出版文献量(篇)
3469
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11
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12365
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