【摘 要】
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在分布式多传感器网络中,为了节省通信带宽,需要将传感器得到的点量测量化成区间量测,而传统的滤波算法均不能直接处理这种量化量测.箱粒子滤波作为一种＂广义粒子滤波＂算法,用
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在分布式多传感器网络中,为了节省通信带宽,需要将传感器得到的点量测量化成区间量测,而传统的滤波算法均不能直接处理这种量化量测.箱粒子滤波作为一种＂广义粒子滤波＂算法,用箱粒子和误差界限模型来取代传统的点粒子和误差统计模型,是新近出现的处理区间量测的有力工具.相比粒子滤波,箱粒子滤波还具有所需粒子数少、算法复杂度低、运行速度快等优点.因此,为了处理量化量测条件下的机动目标跟踪问题,提出了交互多模型箱粒子滤波算法.仿真对比实验表明：在量化量测条件下,交互多模型箱粒子滤波算法和交互多模型粒子滤波算法都能够准确地
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