【摘 要】
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拟蒙特卡罗粒子滤波算法（quasi—Monte-Carlo particle filter，QMC—PF）精度不高，运算复杂度大，难以满足雷达机动目标跟踪精确性和实时性需求．为此，提出一种基于BP神经网络的新型拟
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拟蒙特卡罗粒子滤波算法（quasi—Monte-Carlo particle filter，QMC—PF）精度不高，运算复杂度大，难以满足雷达机动目标跟踪精确性和实时性需求．为此，提出一种基于BP神经网络的新型拟蒙特卡罗粒子滤波算法．该算法将大权重粒子通过QMC分裂采样产生低差异性的子代粒子，以此来替代低权重粒子，保证了样本的有效性和多样性；同时利用BP神经网络计算子代粒子的权重，提高了滤波的精度和速度；最后在不同的模型中进行仿真．实验结果表明，与QMC—PF相比，所提出的算法提高了精度和运算速度，适用于
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