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粒子滤波器在雷达目标跟踪中的运用

消耗积分:5 | 格式:rar | 大小:221 | 2010-01-18

张龙祥

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非线性估计领域的经典算法是扩展Kalman滤波(EKF)，它采用了Taylor展开的线性变
换来近似非线性模型，因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。而粒子滤波采用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度，而不是采用传统的线性变换，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，具有精度高、收敛速度快等特点。本文对经典的方位、斜距量测跟踪问题进行了仿真。仿真结果表明，粒子滤波器的跟踪性能要优于EKF的性能。
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