作者：吴志东; 周穗华; 陈志毅磁偶极子跟踪贝叶斯估计高斯混合采样粒子滤波算法
摘要：为了实现具有高度非线性特点的磁偶极子跟踪，将磁偶极子的位置、速度和磁矩等参数的估计归结为动态系统的贝叶斯估计问题，提出了使用递归方法估计其状态参数。在此基础上应用高斯混合采样粒子滤波（GMsPPF）算法实现了磁偶极子跟踪，并通过实测试验检验了算法的性能。结果表明，与粒子滤波（PF）和Sigma点粒子滤波（SPPF）算法相比，GMSPPF算法具有更好的性能和较低的计算量。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
