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摘要:
提出了一种基于贝叶斯理论及蒙特卡罗仿真的粒子滤波算法.该算法通过非参数化的蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型以及传统的卡尔曼滤波表示的非线性系统,精度可以逼近最优估计.给出了算法的理论依据及整个跟踪过程的框架,并通过仿真试验对算法进行了验证.与传统的目标跟踪算法相比,本算法不仅能实现对目标的稳定、准确跟踪,将跟踪精度提高到90%以上,并且,当受到严重遮挡而发生目标丢失时,该算法仍然能够在10帧内重新捕获目标.实验结果证明,算法对于部分遮挡等复杂的非线性、非高斯情况具有良好的跟踪性能.
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文献信息
篇名 粒子滤波算法在非线性目标跟踪系统中的应用
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 非线性系统 目标跟踪 贝叶斯理论 粒子滤波 部分遮挡
年,卷(期) 2007,(9) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 1421-1426
页数 6页 分类号 TP301|V556.8
字数 3642字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1004-924x.2007.09.019
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 朱明 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 228 2519 25.0 40.0
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贝叶斯理论
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光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
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