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改进的多模型粒子滤波机动目标跟踪算法
改进的多模型粒子滤波机动目标跟踪算法
作者:
徐跃民
鉴福升
阴泽杰
原文服务方:
控制理论与应用
粒子滤波
多模型
跟踪算法
粒子数
似然函数
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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交互式多模型
粒子滤波
目标跟踪
IMMPF
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概率假设密度
交互多模型
自适应模型转移概率
改进的多模型粒子滤波弱小目标检测前跟踪方法
弱小目标
检测前跟踪
机动目标
多模型
粒子滤波
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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
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作者信息
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姓名
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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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节点文献
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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
主办单位:
华南理工大学
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-8152
CN:
44-1240/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
0
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