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基于拟蒙特卡罗的未知杂波GMP-PHD 滤波器     概率假设密度  有限混合模型  低偏差点集       font style='font-size:12px;'> 2014/11/13
针对非线性系统模型中未知杂波环境下的多目标跟踪问题, 提出一种基于拟蒙特卡罗方法的未知杂波 高斯混合粒子概率假设密度(GMP-PHD) 算法. 首先利用有限混合模型拟合未知杂波空间分布, 使其能够在杂波模型未知的情况下稳定跟踪目标; 然后利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性将拟蒙特卡罗采样方法应用到GMP-PHD 中, 使其在解决非线性滤波问题的同时提高目标跟踪精度. 仿真实验表明, 所提出的...
高斯混合粒子PHD 滤波被动测角多目标跟踪     概率假设密度  被动测角  拟蒙特卡罗积分       font style='font-size:12px;'> 2014/9/22
为解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题, 通常将多目标状态和观测数据表示成随机集形式, 并通过递推计算目标状态联合分布的概率假设密度(PHD) 来完成. 然而, 对于被动测角的非线性跟踪问题, PHD 无法获得闭合解, 为此提出一种新的高斯混合粒子PHD 算法. 该算法利用高斯混合近似PHD, 以避免用聚类确定目标状态, 并采用拟蒙特卡罗(QMC) 积分方法计算目标状态的预测和更新分布. 仿...

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