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| 稿件标题： | 基于似然分布自适应调整的SMCPHDF算法 |
| 稿件作者： | 刘成涛，马全海 |
| 栏目名称： | 基础理论与应用研究 |
| 关键词： | SMCPHDF；测噪声；自适应；先验密度 |
| 文章摘要： | SMCPHDF(Sequential Monte CarloProbability Hypothesis Density Filter)算法由于不受高斯和线性的限制，在目标跟踪领域有着广泛的应用；然而当系统量测噪声较大，很多样本的归一化权重很小而成为无效样本，最终导致SMCPHDF算法滤波精度较低；针对这一问题提出似然分布自适应调整的SMCPHDF算法，通过在更新步骤中自适应调整粒子权值，增加先验密度和似然的重叠区，从而达到提高滤波性能的目的；仿真结果表明：在系统量测噪声较大时该算法比传统SMCPHDF算 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(62171300) |
| 引用本文格式： | 刘成涛，马全海. 基于似然分布自适应调整的SMCPHDF算法［J］.兵器装备工程学报，2017(4):179-182. LIU Chengtao, MA Quanhai. SMCPHDF Algorithm Based on Likelihood Distribution Adaptive Adjustment［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(4):179-182. |
| 刊期名称： | 2017年04期 |
| 出版时间： | 2017年4月 |
| 上线时间： | 2017年4月28日 |
| 浏览次数： | 3011 |
| 下载次数： | 994 |
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