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有序粒子概率假定密度跟踪算法
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作者 董福安 +1 位作者 齐立峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第25期58-61,64,共5页
针对由单传感器概率假定密度滤波到多传感器情形推导困难的问题,提出了一种有序粒子概率假定密度跟踪算法。首先,推导出集中式多传感器粒子概率假定密度滤波模型,再根据集中式融合系统的特点,选取与多传感器相关的重要性密度函数,通过... 针对由单传感器概率假定密度滤波到多传感器情形推导困难的问题,提出了一种有序粒子概率假定密度跟踪算法。首先,推导出集中式多传感器粒子概率假定密度滤波模型,再根据集中式融合系统的特点,选取与多传感器相关的重要性密度函数,通过多传感器多步更新重采样粒子,从而实现多传感器多目标有序粒子概率假定密度跟踪。仿真结果表明,该算法的跟踪误差距离差要小于单传感器粒子概率假定密度跟踪算法,且具有更优越的跟踪性能。 展开更多
关键词 多传感器 随机集 融合系统 多目标跟踪
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