| 基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪 |
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| 引用本文： | 周红波,万福,蔡祥.基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪[J].火力与指挥控制,2015(6). |
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| 作者姓名： | 周红波 万福 蔡祥 |
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| 作者单位： | 海军指挥学院,南京,211800 |
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| 基金项目： | 国家“八六三”计划基金资助项目 |
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| 摘 要： | Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。
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| 关 键 词： | 被动目标跟踪 无线传感器网络 状态估计 粒子滤波 卡尔曼滤波 |
Passive Target Tracking Using Modified Rao-Blackwellized Particle Filter |
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| ZHOU Hong-bo,WAN Fu,CAI Xiang.Passive Target Tracking Using Modified Rao-Blackwellized Particle Filter[J].Fire Control & Command Control,2015(6). |
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| Authors: | ZHOU Hong-bo WAN Fu CAI Xiang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | passive target tracking wireless sensor network state estimation paticle filter Kalman filter |
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