【摘 要】
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针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非髙斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法.新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进
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针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非髙斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法.新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解.同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提髙了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优.仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好.
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