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未知噪声统计下多模型概率假设密度粒子滤波算法

作者:吴鑫辉 黄高明 高俊多目标跟踪概率假设密度滤波器多模型估计器蒙特卡罗方法

摘要:针对传统多目标概率假设密度滤波(phd)器在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至丢失目标的问题,设计一种自适应多模型粒子PHD(MMPHD)滤波算法。

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控制与决策

《控制与决策》(CN:21-1124/TP)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。 《控制与决策》坚持“交流成果,活跃学术,繁荣科技,服务四化”的办刊宗旨,相继发表了一大批最新研究成果,受到广大读者的好评。

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