【摘 要】
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为了在物理条件下对目标进行精确建模,有时需要运用非线性、非高斯系统. 而常规的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的,因而不能直接用来解决非线性、非高斯问题.为了解决
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为了在物理条件下对目标进行精确建模,有时需要运用非线性、非高斯系统. 而常规的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的,因而不能直接用来解决非线性、非高斯问题.为了解决这一问题,人们开发出各种非线性滤波算法.一种是扩展卡尔曼算法(EKF),它对非线性系统进行局部线性化,从而间接利用卡尔曼算法进行滤波与估算;另一种是序列蒙特卡罗算法,亦即粒子滤波器(PF),它是最近出现的解决非线性问题的有效算法.本文简要介绍非线性跟踪的最优与次优贝叶斯算法,重点关注粒子滤波器,通过再入大气层弹道目标的例子,说明PF在目标跟踪中
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