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摘要:
A new recursive algorithm, called the Gaussian convolution filter (GCF), is proposed for nonlinear dynamic state space models. Based on the convolution filter (CF) and similar to the Gaussian filters, the GCF ap-proximates the posterior density of the states by Gaussian distribution. The analytical results show the ability to deal with complex observation model and small observation noise of the GCF over the Gaussian particle filter (GPF) and the lower complexity, more amenable for parallel implementation than the CF. The Simula-tion in the Tracking domain demonstrates the good performance of the GCF.
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文献信息
篇名 Gaussian Convolution Filter and its Application to Tracking
来源期刊 无线传感网络(英文) 学科 数学
关键词 SIGNAL PROCESSING TRACKING Nonlinear Estimation
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 90-94
页数 5页 分类号 O1
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无线传感网络(英文)
月刊
1945-3078
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
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358
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