【摘 要】
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在多目标跟踪过程中,针对概率假设密度滤波器难以正确估计目标个数和目标状态问题,提出一种新的基于边缘粒子滤波的改进算法。算法运用Rao一Blackwellized思想,将目标状态分
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在多目标跟踪过程中,针对概率假设密度滤波器难以正确估计目标个数和目标状态问题,提出一种新的基于边缘粒子滤波的改进算法。算法运用Rao一Blackwellized思想,将目标状态分解为线性和非线性模型的结构,采用RBPF滤波方法预测与估计概率假设密度滤波器中目标的非线性状态,使用卡尔曼滤波方法对线性状态进行预测与估计,以更好地提高目标状态估计精度,降低了计算的复杂度。文章最后进行了仿真实验验证,与现有算法相比较,提出的算法能够更加准确地估计出目标个数和目标状态,具有较好的跟踪性能。
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