【摘 要】
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目标跟踪无论在军领域是民用领域都着极广泛的应用,因直是科学研的个热点目标跟踪包括大关键要素建立准确的跟踪模型和设计精准的跟踪算法在贝滤波框架,粒子滤波算法可将目标
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目标跟踪无论在军领域是民用领域都着极广泛的应用,因直是科学研的个热点目标跟踪包括大关键要素建立准确的跟踪模型和设计精准的跟踪算法在贝滤波框架,粒子滤波算法可将目标跟踪问题转贝估计问题,通过使用系统中所的测数据来递估计状态的验概率密度函数,而获得目标状态的最估计统的滤波算法相比,粒子滤波算法系统线性系统维数和噪声布的限制,可更效地处理目标跟踪中的状态估计问题,因在目标跟踪领域得到了广泛的应用着科的发展,目标的机性来,而交式多模型结构稳健性好跟踪精度高等特点,可对目标的状态行准确地述因,可将粒子滤波算法交式多模型行结应用在机目标跟踪中,而提高目标跟踪的精度本文要作点第,在对标准粒子滤波算法和统重样算法行研的础,提出了种于重样改的粒子滤波算法算法在滤波过程中入了预处理和值线性组方法预处理过程通过使用粒子对的均值小值粒子并增大值,将小值粒子向高似然移,过程可小粒子间的值方差提高效粒子数目少行重样的次数,在定程度保证粒子的多样性,提高状态估计的性能通过对重样前的部粒子行值线性组,增了重样过程中被复制的粒子数,缓解了粒子多样性丧失的问题,提高了状态估计性能,并通过仿真验证明了算法的效性第,将改的粒子滤波算法交式多模型结得到改的粒子滤波交式多模型算法,并通过个应用场景验证了算法的效性
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