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当箱粒子滤波算法在噪声环境下对目标进行检测与跟踪时,由于量测噪声分布不合理,导致广义似然函数表达精度不高,提出了一种改进的箱粒子滤波目标跟踪算法。该算法以高斯分布表示区间噪声,从箱粒子滤波的预测与更新步骤出发,在高斯分布环境下修改广义似然函数,推导了伯努利箱粒子滤波更新过程的表达式。
一种改进的箱粒子滤波目标跟踪算法
【摘 要】
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当箱粒子滤波算法在噪声环境下对目标进行检测与跟踪时,由于量测噪声分布不合理,导致广义似然函数表达精度不高,提出了一种改进的箱粒子滤波目标跟踪算法。该算法以高斯分布
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【出 处】
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桂林电子科技大学学报
【发表日期】
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2016年03期
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