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首页> 外文期刊>Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on >A consistency-based gaussian mixture filtering approach for the contact lens problem
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A consistency-based gaussian mixture filtering approach for the contact lens problem

机译：基于一致性的高斯混合滤波方法解决隐形眼镜问题

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In this paper a novel consistency-based Gaussian mixture nonlinear filter (CbGMF) is proposed where the distribution of the target state is represented by a dynamic set (mixture) of Gaussian distributions (???subtracks???). The subtracks are generated using a consistency-based filtering rule for the EKF and a novel approach for consistent track splitting. Simulation results show that the CbGMF has performance superior to previous algorithms for a tracking problem with a contact lens shaped uncertainty in the state estimation error as well as in keeping the range estimation error small in the early stages of the filtering.
机译：在本文中，提出了一种新颖的基于一致性的高斯混合非线性滤波器（CbGMF），其中目标状态的分布由高斯分布的动态集（混合）（“子轨迹”）表示。子轨道是使用针对EKF的基于一致性的过滤规则和一种用于一致性轨道拆分的新颖方法生成的。仿真结果表明，对于状态估计误差中隐形眼镜形状不确定性的跟踪问题，CbGMF的性能优于以前的算法，并且在滤波的早期阶段，将范围估计误差保持为较小。

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