【摘 要】
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结合反馈粒子滤波（Feedback Particle Filter,FPF）和交互式多模型（Interacting multiple model,IMM）滤波算法,提出了一种自适应转移概率的机动目标跟踪IMM-FPF算法。该算法利用当
【基金项目】
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武汉轻工大学校立科研项目（2016y33）.
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结合反馈粒子滤波（Feedback Particle Filter,FPF）和交互式多模型（Interacting multiple model,IMM）滤波算法,提出了一种自适应转移概率的机动目标跟踪IMM-FPF算法。该算法利用当前量测信息,实时更新Markov转移概率矩阵,有效的克服了传统的IMM算法中转移概率先验已知的限定,改善了模型跟踪精度和稳定性;同时将FPF算法的实现应用于线性离散系统,然后对各个模型随机采样相同数目的粒子,经过输入交互、反馈粒子滤波后,再进行估计融合。由于在滤波过程中不需要
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