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【24h】

A novel resampling algorithm based on the knapsack problem

机译：一种基于背包问题的重采样算法

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The problem of accurate tracking of targets is important both in military and civilian applications.There are different approaches to precise tracking of targets.Particle filters have been used frequently for this purpose in recent years.Different resampling algorithms have been proposed to reduce the estimation error in the particle filters.In this study.a new resampling algorithm is proposed by solving the knapsack problem.We compare the performance of the proposed algorithm with that of other resampling algorithms for target tracking problems.Simulation results show that the proposed algorithm has a better performance under various conditions such as the small number of particles.measurement noise levels and different target motion models.
机译：精确跟踪目标的问题在军事和民用应用中都非常重要，精确跟踪目标的方法也不同，近年来颗粒过滤器为此目的而频繁使用，提出了多种重采样算法以减少估计误差本研究通过解决背包问题提出了一种新的重采样算法，并将该算法与其他重采样算法在目标跟踪问题上的性能进行了比较，仿真结果表明该算法具有较好的跟踪性能。在各种条件下的性能，例如少量的粒子，测量噪声水平和不同的目标运动模型。

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