【摘 要】
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在实际雷达目标跟踪系统中,雷达量测常受到闪烁噪声干扰,传统的滤波算法在闪烁噪声下,滤波性能急剧下降甚至发散。提出了一种改进的粒子滤波（particle filter,PF）算法,按照高斯
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在实际雷达目标跟踪系统中,雷达量测常受到闪烁噪声干扰,传统的滤波算法在闪烁噪声下,滤波性能急剧下降甚至发散。提出了一种改进的粒子滤波（particle filter,PF）算法,按照高斯牛顿迭代方法对迭代扩展卡尔曼滤波（iterated extended Kal manfilter,IEKF）中的测量更新进行修正,利用修正的IEKF来产生PF的重要性密度函数。进一步,采用马尔科夫链蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo,MCMC）方法来消除重采样引起的粒子贫化问题。在给出的闪烁噪声统计
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