【摘 要】
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为提高对机动目标滤波跟踪的精度,融合遗传算法与粒子滤波交互多模算法,提出了一种遗传算法优化的交互式多模不敏粒子滤波算法（GAUPF-IMM）。该算法采用多模型结构,各模型匹配无
【机 构】
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空军工程大学导弹学院,空军试验训练基地
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为提高对机动目标滤波跟踪的精度,融合遗传算法与粒子滤波交互多模算法,提出了一种遗传算法优化的交互式多模不敏粒子滤波算法（GAUPF-IMM）。该算法采用多模型结构,各模型匹配无迹粒子滤波（UPF）,使得新算法用较少的粒子就能体现后验概率密度的特征,减少计算量的同时降低粒子退化现象。并在粒子滤波器输出数据时引入遗传算法对粒子进行重采样,在重要性采样阶段已被优化的基础上进行再次优化,使滤波精度的提高得到双重保障。试验仿真结果验证了新算法的跟踪精度。
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