【摘 要】
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粒子滤波在处理三维机动目标跟踪问题时,粒子点难以均匀覆盖目标状态空间,较低的样本多样性和算法冗余直接影响跟踪性能。针对该问题提出一种基于分治采样粒子滤波的跟踪算法
【机 构】
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中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室,中国科学院大学,北京联合大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701473),中国科学院战略性先导科技专项基金(A类)(XDA18040400),中国科学院国防创新基金资助项目(CXJJ-M215)
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粒子滤波在处理三维机动目标跟踪问题时,粒子点难以均匀覆盖目标状态空间,较低的样本多样性和算法冗余直接影响跟踪性能。针对该问题提出一种基于分治采样粒子滤波的跟踪算法,算法通过划分独立的状态子空间,使随机样本在各子空间内单独抽样,对目标机动实现降维处理,提高跟踪性能。仿真实验表明,相对于标准粒子滤波,该算法有效提高了样本多样性,具有更好的跟踪性能,对复杂机动状况适应性更强。
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