为了解决微弱目标检测和跟踪的问题,提出了高斯和粒子滤波检测前跟踪算法(GSPF-TBD);该算法基于高斯和粒子滤波递归地估计目标的后验概率密度,不仅避免了基本粒子滤波TBD(检测前跟踪)方法中的重采样过程,而且更能准确地逼近后验概率密度。将粒子滤波算法(PF)、高斯粒子滤波算法(GPF)和高斯和粒子滤波算法(GSPF)应用于弱小目标的检测前跟踪的仿真实验表明,所提出的GSPF-TBD算法提高了对目标的检测和跟踪性能。
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