【摘 要】
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为了能够在高斯噪声和稀疏噪声混合情况下对目标进行准确跟踪，提出基于凸优化的改进型卡尔曼目标跟踪算法。改进后的方法以传统卡尔曼滤波方法为基础，结合凸优化技术，从最大后验
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为了能够在高斯噪声和稀疏噪声混合情况下对目标进行准确跟踪，提出基于凸优化的改进型卡尔曼目标跟踪算法。改进后的方法以传统卡尔曼滤波方法为基础，结合凸优化技术，从最大后验估计理论和贝叶斯理论的角度构建目标跟踪的优化问题，将噪声统计特性作为先验约束引入优化过程中，实现在高斯噪声和稀疏噪声混合情况下对目标的准确跟踪。仿真实验结果证明该方法的可行性和有效性。
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