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基于当前统计模型的改进粒子滤波算法

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基于"当前"统计模型,提出了双站无源被动跟踪的改进粒子滤波算法.该算法使用扩展卡尔曼滤波提议分布的粒子滤波,融合双站测量数据,包含了残差重抽样步骤以及马尔可夫链蒙特卡罗法等技巧.在双站测量的被动跟踪试验中,比较了各种滤波方式.仿真结果证实,该改进算法能有效跟踪高度机动的目标.

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来源
《控制与决策》 |2005年第5期|567-570|共5页
作者
邓小龙; 谢剑英; 王林;
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作者单位

上海交通大学自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达跟踪系统;
关键词
当前统计模型; 粒子滤波; 扩展卡尔曼滤波; 被动跟踪; 数据融合;

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