【摘 要】
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针对杂波情况下,粒子概率假设密度滤波（P-PHDF）算法存在估计精度低、滤波发散以及粒子退化等问题,提出基于区间平滑的粒子概率假设密度滤波（RTSP-PHDF）算法。该算法利用区间平滑
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针对杂波情况下,粒子概率假设密度滤波（P-PHDF）算法存在估计精度低、滤波发散以及粒子退化等问题,提出基于区间平滑的粒子概率假设密度滤波（RTSP-PHDF）算法。该算法利用区间平滑算法（RTS）引入观测值优化重要性密度函数,使粒子分布更逼近多目标概率假设密度的分布,进而得到优化的采样结果,改善滤波性能。仿真结果表明,与P-PHDF算法相比,该算法在有效提高估计精度同时,进一步提高了跟踪系统稳定性。
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