【摘 要】
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提出一种基于遗传算法改进的新粒子滤波算法，该算法对于每次迭代计算出的最差粒子并未简单地进行丢弃，而是将这些最差粒子利用生物遗传中的遗传性和变异性将其进行修正。该算法
【机 构】
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电子科技大学图书馆,电子科技大学电子科学技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61172117）
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提出一种基于遗传算法改进的新粒子滤波算法，该算法对于每次迭代计算出的最差粒子并未简单地进行丢弃，而是将这些最差粒子利用生物遗传中的遗传性和变异性将其进行修正。该算法利用最差粒子数据与种群中特殊数据进行交叉变异方法来增强粒子种群中的多样性，从而有利于粒子滤波对机动目标的跟踪；同时保留部分粒子在未来进行唤醒也体现了多样性。该算法更有利于实现粒子滤波在机动目标跟踪的适应性，提高其跟踪效果。
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