【摘 要】
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该文中,我们主要讨论序贯Monte Carlo方法的理论与算法,以及该方法在目标跟踪问题中的应用,主要有下面几个方面.(1)在该文的第三章,我们针对一大类状态空间模型的特点,提出一
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该文中,我们主要讨论序贯Monte Carlo方法的理论与算法,以及该方法在目标跟踪问题中的应用,主要有下面几个方面.(1)在该文的第三章,我们针对一大类状态空间模型的特点,提出一种时间延迟取样算法.实验证明,该算法能够取得优于一般的Particle滤波算法的计算结果.(2)在该文的第四章,我们讨论序贯Monte Carlo方法在单目标跟踪问题中的应用,主要是针对加速度是操纵加速度(即加速度不是随机加速度)的目标跟踪问题.我们提出一种适当的数学模型描述带有操纵加速度的目标跟踪问题,并且充分利用该模型的特点并结合Particle滤波算法提出一种适当的求解算法.(3)在该文的第五章,我们讨论序贯Monte Carlo方法在多目标跟踪问题中的应用,仍然是针对加速度是操纵加速度的目标跟踪问题.解决多目标跟踪问题的算法一般包括两步,即数据相关和目标状态估计.我们首先介绍解放数据相关问题的常用方法,即联合概率数据相关滤波方法(JPDAF),考虑到JPADF方法的计算量比较大,我们又设计了一种近似方法.然后,我们设计一种基于Particle滤波的算法,用于解决目标状态的估计问题.(4)在该文的第六章,我们讨论马尔可夫随机场参数估计问题.我们把Metropolis-Hastings算法和最速下降方法有机的结合起来,应用到马尔可夫随机场参数估计问题中.实验证明,该方法能够在获得未知参数的精确估计的同时还能节省计算时间.
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