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Target tracking using Adaptive coarse-to-fine Particle Filter

机译：使用自适应粗细粒子滤波器进行目标跟踪

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In this paper, an adaptive coarse-to-fine particle filter is proposed to improve the performance of the previous coarse-to-fine particle filter approach which processes the measurement data twice for better tracking. Analysis on the characteristics of coarse-to-fine particle filter is conducted to derive a proper structure for the adaptive filter. Then, the position variance information of particles are used for convergence check. The number of particles is adaptively controlled, depending on the convergence performance, where the range of the number of particles is a design parameter. Monte Carlo simulation is conducted to compare the performance of the proposed adaptive particle filter with the previous coarse-to-fine particle filter with a fixed population size, in terms of tracking success rate and computation time.
机译：在本文中，提出了一种自适应粗细细粒子滤波器，以改善前一个粗粒子滤波器方法的性能，以便更好地跟踪测量数据。对粗至细颗粒滤波器的特性进行分析，以导出适当的自适应滤波器的结构。然后，粒子的位置方差信息用于收敛检查。根据会聚性能，自适应地控制粒子的数量，其中粒子的数量的范围是设计参数。在跟踪成功率和计算时间方面，进行蒙特卡罗模拟以比较所提出的自适应粒子过滤器与先前的粗粒子过滤器的性能，以固定的群体尺寸。

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