【摘 要】
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为提高被动跟踪性能,提出了一种高斯和粒子滤波方法。在建立目标被动跟踪模型的基础上,使用高斯和滤波(GSF)近似目标状态的后验密度,利用粒子滤波方法处理GSF中的均值和方差
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为提高被动跟踪性能,提出了一种高斯和粒子滤波方法。在建立目标被动跟踪模型的基础上,使用高斯和滤波(GSF)近似目标状态的后验密度,利用粒子滤波方法处理GSF中的均值和方差计算问题,推导了高斯和粒子滤波器(GSPF)应用的具体算法步骤,使用机动目标被动跟踪仿真实例,与其它滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和RMSE误差。仿真结果表明,对于机动目标被动跟踪问题,GSPF不仅具有较高的跟踪精度,而且与一般粒子滤波器相比,GSPF具有较好的跟踪稳定性和较低的计算量。
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