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韩，华;丁永生;郝匡荣;胡良建

用于跳跃马尔可夫非线性系统状态估计的粒子滤波器及其在多目标跟踪中的应用。 （英语） Zbl 1278.93267号

国际期刊系统。科学。 44，第7期，1333-1343（2013）.
摘要：在本文中，我们首先介绍了跳马尔可夫非线性系统（JMNSs）的状态估计问题。由于预测方程的密度演化方法在贝叶斯估计中满足Fokker-Planck-Kolmogorov方程（FPKE），因此FPKE与贝叶斯条件密度更新公式相结合可以为一般连续离散非线性滤波问题提供最优估计。众所周知，除了少数特殊情况外，FPKE和Bayes公式的解析解极难获得。所以，我们尝试设计一个粒子滤波器来实现JMNSs的Bayes估计。为了测试算法的可行性，我们将其应用于视频监控中的多目标跟踪。在开始仿真之前，我们介绍了目标的“出生”和“死亡”描述、目标的过渡概率模型和观测概率。实验结果表明，该滤波器对多目标跟踪具有良好的性能。

引用于6文件

MSC公司：

93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
60J75型 跳转流程（MSC2010）

关键词：

颗粒过滤器;跳马尔可夫非线性系统;贝叶斯估计;多目标跟踪;福克-普朗克-科尔莫戈洛夫方程（FPKE）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Han}等人，国际期刊系统。科学。44，第7号，1333--1343（2013；Zbl 1278.93267）
全文： DOI程序

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