作者:秦占师,张智军,曹晓英,陈稳 单位:火力与指挥控制研究会 出版:《火力与指挥控制》2016年第03期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHLYZ2016030130 DOC编号:DOCHLYZ2016030139 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一类分布式传感器粒子滤波融合算法》PDF+DOC2015年第18期 高蕊 《传感器故障条件下的自适应UKF算法》PDF+DOC2015年第11期 赵辉,周欢,翁兴伟,李牧东 《基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法》PDF+DOC2020年第04期 王圣哲,陈霄,薛安克 《基于方差缩减粒子滤波的无人水下航行器航位推算》PDF+DOC2013年第02期 王宏健,王晶,曲丽萍,刘振业 《交互MCMC-PF的雷达弱小目标检测与跟踪》PDF+DOC2013年第09期 曹晓英,张智军,向建军,肖冰松 《基于传感器网络的分布式生化气体源参数测定算法》PDF+DOC2012年第05期 张勇,孟庆浩,吴玉秀,曾明 《基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定》PDF+DOC2012年第02期 陈志明,王惠南,刘海颖 《分布式多传感器融合跟踪》PDF+DOC2011年第06期 黄铫,张天骐,李越雷,苗圃 《基于“当前”模型的IMM-UKF机动目标跟踪融合算法研究》PDF+DOC2011年第06期 崇阳,张科,吕梅柏 《粒子滤波在无线传感器网络目标跟踪中的应用》PDF+DOC2008年第03期 王欣威,董慧颖,杨悦平
  • 针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。

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