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摘要:
为了改善运动目标跟踪问题中粒子滤波算法(PF)的估计精度,针对粒子滤波出现样本退化以及样本贫乏问题,提出了一种基于粒子优化组合的粒子滤波算法(POCPF).该算法用一能使粒子朝后验概率分布值较大的区域运动的似然函数来改善粒子的位置,然后重估粒子的权值对粒子进行优化组合,满足粒子的多样性要求,从而克服了粒子的贫乏问题,在一定程度上减少系统状态为达到精确度所需的粒子数目,缩短运行时间.通过仿真实验证明了POCPF算法的有效性,当粒子数相同时,POCPF算法性能优于PF算法.
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文献信息
篇名 粒子优化组合的粒子滤波跟踪算法研究
来源期刊 现代雷达 学科 工学
关键词 粒子滤波 粒子退化 粒子优化组合 运动目标跟踪
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 信号/数据处理
研究方向 页码范围 49-52
页数 分类号 TN957
字数 2926字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-7859.2011.04.012
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 曹洁 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 180 1035 14.0 20.0
2 文如泉 萍乡高等专科学校机械电子工程系 15 19 3.0 3.0
3 张龙滨 萍乡高等专科学校机械电子工程系 10 17 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
粒子退化
粒子优化组合
运动目标跟踪
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
现代雷达
月刊
1004-7859
32-1353/TN
大16开
南京3918信箱110分箱
28-288
1979
chi
出版文献量(篇)
5197
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19
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32760
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