| 融合地理信息的粒子滤波被动跟踪算法 |
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| 引用本文： | 康健,芮国胜,于仕财.融合地理信息的粒子滤波被动跟踪算法[J].火力与指挥控制,2013,38(7). |
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| 作者姓名： | 康健 芮国胜 于仕财 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院,山东烟台,264001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 在粒子滤波机动目标跟踪中,为避免粒子集退化现象,通常采取大量的初始粒子数,因而带来了运算量大、跟踪精度低的问题.融合目标舰可能的航线及地理位置先验信息,将约束条件加入到粒子更新迭代中,对粒子的分布和权值进行调整.通过仿真对比加入约束前后算法的跟踪性能,可以看出融合地理信息后,较好地解决了粒子滤波计算量大的难题,提高了纯方位跟踪定位的精度.
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| 关 键 词： | 地理信息 粒子滤波 被动跟踪 |
Target Passive Tracking Based on Particle Filter Fused Geographic Information |
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| KANG Jian
,
RUI Guo-sheng
,
YU Shi-cai.Target Passive Tracking Based on Particle Filter Fused Geographic Information[J].Fire Control & Command Control,2013,38(7). |
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| Authors: | KANG Jian RUI Guo-sheng YU Shi-cai |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | geographic information particle filter passive tracking |
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