作者：申屠晗 郭云飞 薛安克联合跟踪与分类贝叶斯估计混合无味粒子滤波无味变换
摘要：针对纯运动学信息联合跟踪与分类问题，提出了一种基于混合无味粒子滤波的联合跟踪与分类算法。在传统粒子滤波联合跟踪与分类算法的基础上，通过采用无味变换，利用多个无味卡尔曼滤波器给出更高质量的粒子建议分布，提高整个算法的性能。理论分析和仿真结果都表明，与传统粒子滤波联合跟踪与分类算法相比，该算法无论在跟踪精度还是在分类正确率上都有明显的提高。
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《机电工程》（CN：33-1088/TH）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《机电工程》是一份在国内机械领域有较高学术影响力的期刊，以报道机械、仪表技术，机电一体化技术，自动化技术在机械领域的应用为特色。
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