【摘 要】
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针对条件线性高斯状态空间模型,提出了高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波（Gauss Hermite filter-Kalmanfilter,GHF-KF）滤波算法。算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合
【基金项目】
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国家自然科学基金资助课题（60572023）
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针对条件线性高斯状态空间模型,提出了高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波（Gauss Hermite filter-Kalmanfilter,GHF-KF）滤波算法。算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,由GHF获得非线性状态的估计;再将非线性状态的估计均值代入线性状态方程与观测方程,由KF获得线性状态的估计;获得的非线性状态估计方差还用于修正由KF估计的线性状态,以提高精度。将GHF-KF算法应用于目标跟踪的仿真结果表明,与现有Rao-Blackwellized粒子滤波器
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