【摘 要】
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目前扩展目标跟踪算法大都假设其系统为线性高斯系统,针对非线性系统的多扩展目标跟踪问题,提出了采用粒子滤波技术对目标状态和关联假设进行联合估计的多扩展目标跟踪算法。
【机 构】
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宁夏大学物理与电子电气工程学院,西安交通大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61863030,61650304);宁夏自然科学基金资助项目(NZ16004);宁夏大学博士启动金资助项目(BQD2015007)~~
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目前扩展目标跟踪算法大都假设其系统为线性高斯系统,针对非线性系统的多扩展目标跟踪问题,提出了采用粒子滤波技术对目标状态和关联假设进行联合估计的多扩展目标跟踪算法。首先,提出了将多扩展目标状态和关联假设进行联合估计的思想,解决了在估计目标状态和数据关联时相互牵制的问题;其次,根据扩展目标演化模型、量测模型建立多扩展目标状态和关联假设的联合建议分布函数,并利用粒子滤波技术实现联合估计的Bayes框架;最后,为解决直接采用粒子滤波实现时存在的维数灾难问题,将目标联合状态粒子的产生和演化分解为各个目标状态粒子的产
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病例资料男,61岁.因纳差、消瘦、乏力两个月入院.患者曾确诊Ⅱ型糖尿病10年,确诊Ⅱ期尘肺5年.近2年服用达美康降糖治疗.病程中无咳嗽、胸痛,无咯血、畏寒发热.体检:两肺未闻