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  1. Improved_SMCPHD

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  2. 该算法基本思想是利用一组带有相应权值的随机样本即粒子去逼近PHD分布和基数分布,其意义在于不仅解决重积分计算没有闭式解的难题,而且在滤波过程中,PHD函数被一系列离散的带权值的样本近似,随着样本粒子数量的增加,PHDF接近于Bayes最优估计,而且不受模型线性和高斯假设的限制,可以适用于非线性非高斯的随机系统。-The algorithm the basic idea is to use a set of random sample with the corresponding weight n
  3. 所属分类:MultiLanguage

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2.02kb
    • 提供者:lihua
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