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Interacting Multiple Model Algorithm with the Unscented Particle Filter (UPF)

Chinese Journal of Aeronautics 2005年第4期18卷 366-371页

作者：邓小龙谢剑英倪宏伟 Department of Automation Shanghai Jiaotong University Shanghai 200030 China First Research Institute of Corps of Engineers General Armaments Department PLA Wuxi 214035 China

Combining interacting multiple model （IMM） and unscented particle filter （UPF）, a new multiple model filtering algorithm is presented. Multiple models can be adapted to targets＇ high maneu- vering. Particle filter can be used to deal with the nonlinear or non-gaussian problems and the unscented Kalman filter （UKF） can improve the approximate accuracy. Compared with other interacting multiple model algorithms in the simulations, the results demonstrate the validity of the new filtering method.

关键词： interacting multiple model UPF UKF nonlinear/non-gaussian

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Bayesian target tracking based on particle filter

引用

Journal of Systems Engineering and Electronics 2005年第3期16卷 545-549页

作者：邓小龙谢剑英郭为忠 Dept .of Automation Shanghai Jiaotong Univ Dept .of Mechanical Engineering Shanghai Jiaotong Univ

For being able to deal with the nonlinear or non-gaussian problems, particle filters have been studied by many researchers. Based on particle filter, the extended Kalman filter （EKF） proposal function is applied to Bayesian target tracking. Markov chain Monte Carlo （MCMC） method, the resampling step, ere novel techniques are also introduced into Bayesian target tracking. And the simulation results confirm the improved particle filter with these techniques outperforms the basic one.

关键词： nonlinear/non-gaussian extended Kalman filter particle filter target tracking proposal function.

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