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基于粒子滤波器的非线性估计方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍基于粒子滤波器的非线性估计方法.采用正则化粒子滤波器来缓解粒子滤波器重采样造成的问题,改进了粒子滤波器的性能.在一种典型的非静态增长模型下比较EKF,UKF,PF和RPF的滤波性能差异.仿真结果表明,PF在滤波精度方面优于EKF和UKF,而RPF在精度和计算复杂度等方面均优于PF.  相似文献   
2.
提出了一种红外多目标图像序列的自动判读方法,先着重阐述一种目标序列段自动变步长搜索方法精确定位有用目标序列段,然后对图像二值化分割批处理方法以及判读脱靶量计算等关键性技术进行说明,最后输出准实时脱靶量;探讨目标搜索中步长和信号量阈值对搜索时长以及精度的影响.实验结果表明,对于低SNR的红外弱小多目标图像序列,该判读方法能缩短判读时间,提高判读的准确性.  相似文献   
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