基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法
在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法，融合后的算法在计算提议概率密度分布时，充分考虑当前时刻的量测，使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。将此改进粒子滤波算法在“当前”统计模型框架下进行机动目标自适应跟踪。仿真实验验证了该种方法对机动目标的良好自适应跟踪性能。
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