《表3 患者结局情况比较：一种基于KL-AEPF的无人机侦察移动目标定位算法》

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《一种基于KL-AEPF的无人机侦察移动目标定位算法》

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图16所示为实测飞行实验中本文算法每个采样周期内的粒子数变化情况，其中α、β同仿真实验。图17所示为本文算法和EPF的耗时情况对比。通过100次蒙特卡洛实验，EPF和AEPF的平均耗时、粒子数对比如表3所示。KL-AEPF算法平均每个采样周期内粒子数为32，平均每个采样周期内计算时间为0.008 s。实测实验结果说明，本文算法定位精度与EPF接近，在保证性能的同时大幅度减少计算量，缩短运算耗时。