1) Gauss-Hermite particle filter
高斯-施密特粒子滤波器(GHPF)
2) PF-EKF
高斯-施密特粒子滤波器
3) GPF
高斯粒子滤波器
1.
Analysis and Realization of the Parallel GPF;
并行高斯粒子滤波器结构分析和实现
4) quasi-Gaussian Rao-Blackwellized particle filter
准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器
1.
A new recursive estimation algorithm,called the quasi-Gaussian Rao-Blackwellized particle filter(Q-GRBPF),is proposed for filtering mixed linear/nonlinear state space models.
针对混合线性/非线性模型,提出一种新的递推估计滤波算法,称为准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器(Q-GRBPF)。
5) IMM-GSPF
高斯和粒子滤波器
1.
The advantage of the presented algorithm over the IMM-GSPF(Gaussian Sum Particle filter) is that it does not need the resampling step and avoids the particle degeneracy and impoverishment phenomenon.
将序贯重要采样(SIS)与交互多模型(IMM)算法相结合,提出了一种新的机动目标跟踪方法———IMM-SIS算法,并将其应用于被动单站跟踪系统,同高斯和粒子滤波器(IMM-GSPF)算法相比,其优点是不需要重采样步骤,也不会出现采样粒子的退化和贫乏现象。
6) gaussian particle filtering
高斯粒子滤波
1.
Research on Tracking Algorithm of Point Targets in Infrared Image Sequence Based on Gaussian Particle Filtering;
基于高斯粒子滤波的红外点目标跟踪算法研究
补充资料：施密特，J.
丹麦生物学家、海洋学家和生物统计学家。1898年和1903年先后在哥本哈根大学获理科硕士和哲学博士学位；1923年获利物浦大学名誉理学博士称号。他还是美国科学院阿加西斯奖章(1930)、伦敦皇家学会达尔文奖章(1930)及法国、意大利等约10个国家的勋章获得者。1910年起任丹麦卡尔斯伯格生理学实验所所长直至逝世。曾任丹麦科学院成员和许多国外学会的名誉会员。曾去冰岛、法罗群岛及西班牙进行远洋考察，重点调查了鱼类的产卵场、 产卵期、 幼鱼的分布和仔、幼鱼的特征。长期从事鱼类生活史和分布同环境条件之间关系的研究，20世纪初年开始研究鳗鲡洄游习性，推断欧洲和美洲的鳗鲡系同种，其成体洄游到百慕大和西印度群岛间的马尾藻海产卵，仔、幼鱼是被洋流带回到欧洲和北美洲河口区的。这一推断后被证实。主要论著有《北大西洋鳕类浮游仔鱼和产卵场的分布》(1909)、《丹麦在大西洋和地中海进行的鳗鲡生活史的研究》(1912)《鳗鲡的繁殖区域》(1922)等128篇。
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参考词条