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基于QMC—GPF的被动测角目标跟踪算法
基于QMC—GPF的被动测角目标跟踪算法
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摘要：
针对被动测角目标跟踪系统中存在的非线性问题，提出了一种基于拟蒙特卡罗．高斯粒子滤波（QMC-GPF）的跟踪算法。通过高斯粒子来近似目标与观测的边缘关联概率，利用高斯粒子滤波（GPF）对目标状态进行预测及更新，同时，将拟蒙特卡罗（QMC）积分方法引入计算目标状态的预测和更新分布，最后将所提算法应用到被动多传感器目标跟踪，仿真结果表明该算法比传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）具有更高的跟踪精度。
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文献信息
| 篇名 | 基于QMC—GPF的被动测角目标跟踪算法 | ||
| 来源期刊 | 控制工程期刊：中英文版 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 目标跟踪 被动测角 高斯粒子滤波 拟蒙特卡罗 | ||
| 年，卷（期） | 2013,（2） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 52-58 | |
| 页数 | 7页 | 分类号 | TP391.41 |
| 字数 | 语种 | ||
| DOI | |||
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
被动测角
高斯粒子滤波
拟蒙特卡罗
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制工程期刊：中英文版
主办单位：
Ivy
Publisher
出版周期：
年刊
ISSN：
2167-0196
CN：
开本：
出版地：
湖北省武汉市武昌区珞狮南路519号（中国
邮发代号：
创刊时间：
语种：
出版文献量（篇）
112
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