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摘要:
代价参考粒子滤波算法通过动态优化自定义代价函数和风险函数来衡量状态滤波估计的质量,选取最优的状态估计.与粒子滤波算法相比其优点是不需要任何先验概率知识的假定和重采样过程可实现并行处理.将代价参考粒子滤波与当前统计模型的优点相结合,提出一种新的当前统计模型自适应跟踪算法,用于非线性非高斯系统的机动目标跟踪.Monte Carlo仿真表明,该算法跟踪精度优于标准的交互多模型算法和当前统计模型自适应跟踪算法,实时性好于当前统计模型高斯粒子滤波算法.
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文献信息
篇名 基于代价参考粒子滤波的机动目标跟踪算法
来源期刊 火控雷达技术 学科 工学
关键词 代价参考粒子滤波 当前统计模型 交互多模型 高斯粒子滤波
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 应用与研究
研究方向 页码范围 37-42
页数 6页 分类号 TP301.6|TP391
字数 4458字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-8652.2008.01.008
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 王从庆 92 556 10.0 20.0
2 徐金豹 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
代价参考粒子滤波
当前统计模型
交互多模型
高斯粒子滤波
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
火控雷达技术
季刊
1008-8652
61-1214/TJ
16开
陕西省西安市132信箱28分箱
1972
chi
出版文献量(篇)
1729
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6
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