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粒子滤波算法综述
- 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述，首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题 阐述粒子滤波的原理，然后在分析采样重要性，重采样算法基础上 讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段，最后从概率密度函数的角度出发，将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较，阐明了粒子滤波的适应性， 给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用并展望了其未来发展方向。
PF_research
- 粒子滤波是基于序贯Monte Carlo 仿真方法的非线性滤波算法，对基本粒子滤波算法的原理实现步骤进行了详细的介绍，进行了仿真试验。-Particle filter is based on sequential Monte Carlo simulation method of nonlinear filtering algorithm, the principle of elementary particle filter algorithm to achieve a detailed int
Particle_filter
- 基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒
Particle-filter-wireless
- 本文对粒子滤波算法的基本原理及其在无线通信中的应用进行综述,重点介绍其中的几种典型应用。-In this paper, the basic principles of particle filter algorithm and its application in wireless communications are reviewed, focusing on a few of the typical application.
wsn-for-DSP-system
- 一种改进的粒子滤波算法的研究 粒子滤波基本原理，通过改进权重计算、重采样算法， 计算速度得到提高。改进的算法在DSP系统中进行目标跟踪仿真，证明其具有速度快、 精度高的特点-An improved study the basic principles of particle filter particle filter algorithm, recalculation by improving the rights, resampling algorithm to calculate the s
particle-learning
- 关于粒子滤波算法在目标跟踪时的学习文章，涵盖原理及算法实现-Particle filter algorithm in the target tracking learning articles, covering the principle and algorithm