【摘 要】
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在实时性要求较高的非线性非高斯环境中,粒子滤波中的粒子数选取将直接影响红外目标跟踪效果。为此,提出一种基于假设检验的自适应粒子滤波算法。通过假设检验问题中样本容量
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院,湖南师范大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目(20110490193)
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在实时性要求较高的非线性非高斯环境中,粒子滤波中的粒子数选取将直接影响红外目标跟踪效果。为此,提出一种基于假设检验的自适应粒子滤波算法。通过假设检验问题中样本容量的选取确定粒子数,解决因粒子数过大造成的时间损耗。实验结果表明,该算法在保证目标跟踪准确度的同时可减少跟踪延时,具有较好的实时跟踪效果。
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