【摘 要】
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近年来,质点滤波由于其对非线性非高斯系统的适用性,逐渐成为了目标状态跟踪中的一个重要技术。本文首先讨论了非线性离散系统的估计理论,包括卡尔曼滤波及质点滤波,而后主要
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近年来,质点滤波由于其对非线性非高斯系统的适用性,逐渐成为了目标状态跟踪中的一个重要技术。本文首先讨论了非线性离散系统的估计理论,包括卡尔曼滤波及质点滤波,而后主要讨论了质点滤波对再入飞行器的跟踪并提出改进算法以提高跟踪性能,通过与其它非线性滤波的比较,改进的质点滤波算法能够获得更好的跟踪性能。本文另一个研究课题是多目标跟踪中的数据关联方法,随着跟踪系统的发展,高带宽和高灵敏度的传感器所产生的大量待处理数据以及杂波环境所带来的复杂度,对大量目标的跟踪算法引起了越来越广泛的关注。由于随机虚警,杂波和干扰目标等引起的观测来源不确定,多目标跟踪的关键问题在于确定观测源的数据关联方法,其中,最常用的就是联合概率数据关联算法。本文着重研究应用概率数据关联和扩展卡尔曼滤波及质点滤波结合,对单目标在杂波环境中的跟踪,以及应用联合概率数据关联和扩展卡尔曼滤波结合对两个目标的跟踪,通过仿真验证得到较好的多目标的跟踪性能。
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