【摘 要】
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针对在杂波环境下对机动多目标进行检测与跟踪时,跟踪精度低、计算复杂度高等问题,提出一种基于高斯粒子滤波(GPF)实现的势概率假设密度滤波(CPHD)平滑算法。文章从CPHD平滑
【机 构】
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哈尔滨工业大学（深圳）电子与信息工程学院,广西科技师范学院数学与计算机科学学院
【基金项目】
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2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0868、2019KY0866)
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针对在杂波环境下对机动多目标进行检测与跟踪时,跟踪精度低、计算复杂度高等问题,提出一种基于高斯粒子滤波(GPF)实现的势概率假设密度滤波(CPHD)平滑算法。文章从CPHD平滑公式出发,结合GPF的特点,在CPHD的预测和更新步迭代目标状态的均值和协方差,并采用高斯函数来近似目标状态的后验概率密度,提出基于高斯粒子滤波实现的GPF-CPHD平滑器。仿真结果表明,所提平滑器的检测与跟踪性能优于未经平滑处理的CPHD滤波器。
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