作者：袁志勇,顾晓东 单位：中国舰船研究院;中国船舶信息中心 出版：《舰船科学技术》2010年第07期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJCKX2010070190 DOC编号：DOCJCKX2010070199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于广义似然比检验和二维分配的多目标跟踪方法》PDF+DOC2006年第09期 吴伟,王东进,陈卫东 《基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法》PDF+DOC2004年第04期 韩红,韩崇昭,朱洪艳,左东广 《密集杂波环境下多目标跟踪算法》PDF+DOC2004年第09期 艾剑良,沈键,艾玲英 《纯方位被动多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2012年第05期 李彬彬,冯新喜,李鸿艳,宁宣杰 《一种基于FCSS的多目标跟踪算法》PDF+DOC2011年第S1期 刘敏,庄毅 《FCM与PDA相结合的多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2008年第11期 邱陵 《密集杂波环境下多目标跟踪算法》PDF+DOC2007年第02期 吴伟,王东进,陈卫东 《一种交叉多目标跟踪算法》PDF+DOC2016年第02期 廖小云,高嵩,陈超波 《雷达组网系统中的快速多目标跟踪算法》PDF+DOC2009年第09期 杨汇源,黄敬雄,李良群,李志军 《多目标聚类融合跟踪中的特征信息利用》PDF+DOC2007年第02期 杨雷,胡炜薇,杨莘元,卓志敏

    • 在纯方位多传感器多目标跟踪问题中，状态的测量通常是来源未确定的观测量，在杂波环境尤为如此，需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题：数据关联及单目标跟踪问题，利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题，用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明，RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题，与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性，体现了该算法的优越性。

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