【摘 要】
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针对在杂波、漏检和非线性情况下,粒子概率假设密度滤波（particle probability hypothesis density filter,P-PHDF）算法估计精度不高、滤波发散及粒子退化等问题,提出了一种基
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,天津航海仪器研究所
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针对在杂波、漏检和非线性情况下,粒子概率假设密度滤波（particle probability hypothesis density filter,P-PHDF）算法估计精度不高、滤波发散及粒子退化等问题,提出了一种基于无迹粒子概率假设密度滤波（unscented particle-PHDF,UP-PHDF）的序贯融合算法。利用无迹粒子滤波（unscented particle filter,UPF）实现PHDF,由UKF算法得到更好更优的重要性密度函数并从中采样,使粒子的分布更接近多目标概率假设密度分布
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