【摘 要】
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基于贝叶斯滤波的目标跟踪原理,介绍了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）和粒子滤波（ParticleFilter,PF）的基本思想和算法实现步骤。在非线性环境下对比分析了EKF算法
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基于贝叶斯滤波的目标跟踪原理,介绍了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）和粒子滤波（ParticleFilter,PF）的基本思想和算法实现步骤。在非线性环境下对比分析了EKF算法和PF算法的估计精度,并给出两种方法的适用条件。EKF算法采用Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,而PF算法采用一些带有权值的随机样本来表示所需要的后验概率密度。仿真结果表明,在强非线性非高斯环境下,PF算法的跟踪性能远优于EKF算法,当系统非线性强度不大时,EKF算法和PF算法的估计精
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