【摘 要】
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经典序贯蒙特卡罗概率假设密度（Sequential Mote Carlo Probability Hypothesis Density,SMC-PHD）滤波中,将目标状态转移密度函数做为建议密度函数,没有利用当前观测信息,导致
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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经典序贯蒙特卡罗概率假设密度（Sequential Mote Carlo Probability Hypothesis Density,SMC-PHD）滤波中,将目标状态转移密度函数做为建议密度函数,没有利用当前观测信息,导致大部分预测粒子状态偏离目标真实状态,粒子退化严重.针对上述问题,提出利用均方根容积卡尔曼滤波产生建议密度函数,对其进行采样得到预测粒子状态,该方法有严格理论基础,能有效减轻SMC-PHD滤波中的粒子退化,且适用性很强.仿真实验对比了该算法、经典SMC-PHD和基于无迹卡尔曼的SMC-
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