作者：陈金广; 马全海目标跟踪时间复杂度并行计算概率假设密度滤波状态估计
摘要：P-PHD（Particle-Probability Hypothesis Density）是概率假设密度（PHD,Probability Hypothesis Density）的一种粒子实现方式,它不受系统模型的限制,可以适用于线型或者非线性系统。但是随着粒子数的增加,该算法所需要的时间复杂度不断增大。为了提高P-PHD的执行效率,分析了P-PHD的执行结构,确定了其中满足并行执行的部分。通过引入parfor对该部分实施并行计算,降低了算法的运行时间。其主要步骤是运用Matlab自带的并行计算工具箱中的parfor模式,并行更新每个粒子的权值。仿真实验表明,parfor模式可以较好地应用到该算法中,减少了更新步骤的运行时间,且能够满足算法的封闭性。
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