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摘要
针对传统卡尔曼滤波算法难以解决非线性非高斯系统目标跟踪的问题,采用重要性重采样方法对粒子滤波算法进行改进,给出了从高维概率密度函数中抽取粒子的详细方案,建立了一维强非线性UNGM模型以及非高斯机动目标模型,使用改进的滤波算法在非线性以及非高斯模型下进行了仿真研究,并与4种非线性滤波算法的性能进行了比较分析。实验结果表明,改进的粒子滤波算法在估计度和滤波稳定性方面具有明显优势,并且可以很好地处理非高斯条件下机动目标的跟踪问题。
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单位西安工业大学; 电子信息工程学院
