改进的高斯粒子概率假设密度滤波算法 (2011年)

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文件名称：改进的高斯粒子概率假设密度滤波算法 (2011年)
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更新时间：2021-05-28 21:37:59
工程技术 论文 高斯粒子概率假设密度滤波在预测和更新时需要进行粒子近似和重新采样,这在一定程度上降低了算法 的精度和实时性.针对这一问题,提出一种改进的高斯粒子概率假设密度滤波算法.算法通过粒子的方式表示并传递目标的概率假设密度(PHD)预测值,然后直接利用这些表征PHD预测值的粒子进行更新,最后利用具有最大似然性的粒子将更新后的PHD表示为混合高斯形式.仿真实验表明,和高斯粒子概率假设密度滤波相比,改进算法的多 目标误差距离减少了约30%,运行时间减少了约50%.