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A New Particle Filter for Nonlinear Tracking Problems

机译：一种用于非线性跟踪问题的新型粒子滤波器

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A new particle filter is presented for nonlinear tracking problems. In practice, maneuvering target-tracking systems are usually nonlinear and incompletely observed, and the main difficulty of maneuvering target-tracking problem lies in the fact that the maneuverability at every step is of high uncertainties. Here a new smoothing particle filter algorithm is proposed, which combines the particle filter to tackle the non-linear and non-Gaussian peculiarities of the problem, together with smoothing of the PDF of system modes and thus settles the estimate problem of the target maneuverability. The simulation comparison with the auxiliary particle filters shows that the approach has superiority and yields performance improvements in solving nonlinear tracking problems.
机译：针对非线性跟踪问题，提出了一种新的粒子滤波器。在实践中，机动目标跟踪系统通常是非线性的并且不完整地被观测到，机动目标跟踪问题的主要困难在于以下事实：每个步骤的机动性都具有很高的不确定性。这里提出了一种新的平滑粒子滤波算法，该算法结合了粒子滤波来解决该问题的非线性和非高斯特性，并结合了系统模式的PDF平滑，从而解决了目标机动性的估计问题。与辅助粒子滤波器的仿真比较表明，该方法具有优越性，并且在解决非线性跟踪问题方面具有改进的性能。

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