【摘 要】
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针对低信噪比环境下微弱目标的实时检测与跟踪,提出一种基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法.该算法在粒子滤波的基础上融合不敏卡尔曼滤波(UKF)算法,融合后的新算法在利用重要
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室; 桂林电子科技大学数学与计算科学学院;
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金项目(60825104);国家自然科学基金重点项目(60736009),国家自然科学基金项目(60901066)
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针对低信噪比环境下微弱目标的实时检测与跟踪,提出一种基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法.该算法在粒子滤波的基础上融合不敏卡尔曼滤波(UKF)算法,融合后的新算法在利用重要性密度函数产生粒子时充分考虑当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子的分布更接近状态的后验概率分布.仿真实验表明,改进算法的检测与跟踪性能优于标准的粒子滤波算法.
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