作者：张燕,黄晓斌 单位：华北计算技术研究所 出版：《计算机工程与应用》2011年第25期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSGG2011250660 DOC编号：DOCJSGG2011250669 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于声强的无线传感器网络目标跟踪方法研究》PDF+DOC2009年第11期 陈积明,张艳平,曹向辉,申兴发,孙优贤 《基于约束策略的WSN低能耗粒子滤波跟踪算法》PDF+DOC2015年第11期 李辉,刘云,王传旭,崔雪红,张俊虎 《多传感器远距离目标跟踪》PDF+DOC1999年第03期 杨春玲,刘国岁,倪晋麟 《量子遗传优化粒子滤波的WSN目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第12期 董跃钧,李国伟 《WSN中一种改进的目标跟踪方法》PDF+DOC2012年第04期 寿向晨,杜嘉迪 《无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法》PDF+DOC2011年第02期 屈剑锋,柴毅,郭茂耘 《WMSN目标跟踪的改进粒子滤波算法》PDF+DOC2011年第15期 郑娟毅 《异类异步多传感器的目标跟踪算法》PDF+DOC2010年第24期 郭蕴华 《时间异步无线传感器网络的目标跟踪动态成簇算法》PDF+DOC2010年第01期 薛皓,吴银锋,万江文,吴佳灵 《基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法》PDF+DOC2008年第12期 黄艳,梁韦华,于海斌

    • 用警戒雷达跟踪海面舰船目标时，由于舰船运动速度较慢，这使得其在雷达两次观测之间的位移与雷达本身的测量误差是可比拟的。这种情况下，传统的Kalman滤波在付出较大计算量的同时并不能显著提高跟踪精度。为此，针对海面匀速直线运动的舰船目标，提出了一种基于线性递推回归的投影滤波跟踪算法(Projection Filter based on Linear Recursive Regression，PFLRR)，仿真实验表明该算法的滤波性能与Kalman滤波相当，但其计算量仅为Kalman滤波的2/5左右。

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