原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
传统的多模型粒子滤波算法(MMPF)在机动目标跟踪中存在模型粒子数难以控制的问题.本文提出了一种改进的多模型粒子滤波算法,将模型估计和状态估计分开计算,并用模型似然函数计算模型后验概率.各模型的粒子数根据模型特性预先选定,在递推过程中保持不变,且模型间的粒子不进行交互,减少了计算量.仿真表明,同MMPF相比,该算法能用较少的粒子数获得更好的跟踪精度.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 改进的多模型粒子滤波机动目标跟踪算法
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 粒子滤波 多模型 跟踪算法 粒子数 似然函数
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1012-1016
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
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 徐跃民 中国科学院空间科学与应用研究中心 31 314 12.0 16.0
2 阴泽杰 中国科学技术大学近代物理系 58 211 8.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
多模型
跟踪算法
粒子数
似然函数
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
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