【摘 要】
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针对被动传感器跟踪系统非线性较强问题，提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的被动传感器目标跟踪算法。该算法基于Sigma点卡曼滤波和粒子滤波的特点，用有限的高斯混合模型来
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针对被动传感器跟踪系统非线性较强问题，提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的被动传感器目标跟踪算法。该算法基于Sigma点卡曼滤波和粒子滤波的特点，用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。然后结合遗传算法和EM算法来实现模型的降阶，克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点或可能收敛到参数空间的边界的缺点，从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表职在被动传感器跟踪领域，与传统粒子滤波、基于EM的高斯混合粒子滤波和基于贪心EM的高斯混合粒子滤波相
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