【摘 要】
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概率假设密度（Probability Hypothesis Density,PHD）滤波器的序贯蒙特卡罗（Sequential Monte Carlo,SMC）实现需要大量的粒子。为了解决其计算的有效性,本文提出一种改进的SMC-PHD
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,河海大学计算机与信息学院阵列与信息处理实验室
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概率假设密度（Probability Hypothesis Density,PHD）滤波器的序贯蒙特卡罗（Sequential Monte Carlo,SMC）实现需要大量的粒子。为了解决其计算的有效性,本文提出一种改进的SMC-PHD滤波器,称之为似然值波门SMC-PHD滤波器。首先,以所有预测粒子为依据,利用全部的多目标后验信息,最大限度地确认出所有目标生成的观测。其次,基于校正器中所有预测粒子的似然值,避免为粒子贴标签以及传统的距离计算,使得算法在各种应用中易于实现,只有有效观测才参与粒子权值的更新
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