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摘要:
用贝叶斯方法求解目标跟踪问题,实质就是求状态的后验概率密度.基于蒙特卡洛仿真技术实现的滤波算法PF可通过带权重的采样点来近似后验概率密度,实现对状态变量的期望和方差的求取.当采样点足够多时,PF算法可产生对待估量的近似最优而非次优的估计.将基于无迹变换技术实现的滤波算法嵌入到PF算法中,可避免在观测精度非常高时PF算法的失效,同时还能提高估计精度.引入了方位角跟踪的实例,在对该例的仿真中比较了PF类算法和传统卡尔曼类滤波算法在解算精度和滤波时间耗费等方面的性能差异.
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文献信息
篇名 基于仿真的滤波技术及其在方位角跟踪中的应用
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 蒙特卡洛仿真 方位角跟踪 贝叶斯估计
年,卷(期) 2004,(12) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 100-102
页数 3页 分类号 TN953.7
字数 2314字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.12.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘忠 319 1950 19.0 27.0
2 卢发兴 63 344 9.0 16.0
3 吴玲 47 343 9.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
蒙特卡洛仿真
方位角跟踪
贝叶斯估计
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
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