【摘 要】
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文中提出了一种基于改进粒子滤波的联合估计方法,能有效解决粒子滤波中常见的样本枯竭问题,增加了算法的鲁棒性。这种方法将几种贝叶斯常值参数估计方法相结合,产生了一种可
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文中提出了一种基于改进粒子滤波的联合估计方法,能有效解决粒子滤波中常见的样本枯竭问题,增加了算法的鲁棒性。这种方法将几种贝叶斯常值参数估计方法相结合,产生了一种可解决时变参数估计问题的方法。在直线运动和转弯运动相结合的高机动环境中,将文中所提出的方法与IMM（交互式多模型）滤波方法进行了仿真比较。IMM滤波方法需要囊括大量模型来保证估计的精度;然而,该文方法通过贝叶斯参数估计,大大降低了算法的复杂度。仿真结果证实了所提出的方法在机动目标跟踪应用中的有效性。
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