【摘 要】
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针对广义概率数据关联（GPDA）算法存在计算量大、对系统模型变化鲁棒性差等问题,首先提出了简化广义概率数据关联（SGPDA）算法,然后把SGPDA算法与强跟踪滤波器（STF）算法相结合得到基
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273334);辽宁省自然科学基金(2011010025-401)
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针对广义概率数据关联（GPDA）算法存在计算量大、对系统模型变化鲁棒性差等问题,首先提出了简化广义概率数据关联（SGPDA）算法,然后把SGPDA算法与强跟踪滤波器（STF）算法相结合得到基于简化广义概率数据关联的强跟踪滤波器（SGPDA-STF）.SGPDA在不降低精度的条件下,大大降低了计算量.STF通过实时调节增益矩阵,增强了算法的鲁棒性.SGPDA-STF兼具STF鲁棒性强,SGPDA计算量小的优点.进行了水下杂波环境下单站多目标纯方位跟踪的仿真实验,实验结果证明了SGPDA-STF算法在鲁棒性和
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