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摘 要：该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器，通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正，减小了非线性滤波带来的线性化误差，然后利用修正的IEKF 来产生粒子滤波的重要性密度函数，使其融入最新观...

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卡尔曼滤波

·摘　要:针对纯方位被动目标跟踪中粒子滤波算法固有的计算复杂性问题,提出了一种基于小波变换的粒子滤波算法（WMPF）.对粒子权重进行小波多分辨率分解,通过设定阈值对高通部分的粒子权重进行滤波,再根据重构后的粒子权重去掉重复粒子,生成新的粒子集来近似后验概率密度函数,从而在保证滤波精度的同时大量减少粒...

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基于小波 变换

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