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蒙特卡洛仿真为提高次最优贝叶斯估计精度提供了可能.有文献提出了一种新的自举仿真逼近方法--自举多模型滤波(BMM)来对机动目标进行跟踪.本文对这种算法进行了扩展,使其适用于杂波环境中,即把概率数据关联(PDA)和BMM算法进行组合来克服观测样本的不确定性.并通过模拟把BMM PDA算法和通用的解决此类问题的交互多模型概率数据关联(IMM PDA)滤波方法进行了比较.结果证明,BMM PDA算法更加行之有效.