《表3 不同粒子数情况下模型3的RMSE值Table 3 RMSE values of Model 3 with different numbers of particles》

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《基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化》

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针对4类目标RCS模型，表1~表4给出了粒子数N为10、50和100的情况下，本文算法给定不同分割阈值时的RMSE值，杂波比例均设定为pc=0.1。通过对以上4组数据的分析，粒子数对检测结果影响不大，粒子数较多时的检测结果有时甚至稍逊于粒子数较少的时候。其原因在于本文算法采用Rao-Blackwellization方法将单目标跟踪与数据关联分开处理，将SMC（粒子滤波）方法用于数据关联，采用较少的粒子数，实现杂波与虚警量测中的多目标跟踪，可视为MHT的推广。Rao-Blackwellized粒子滤波的理论基础是某些滤波方程可以闭合的形式计算，其他采用蒙特卡罗采样，而不是对所有方程都采用采样方法。Rao-Blackwell的思想实现了较小的估计方差，其可视为用无穷集合去替代有限集合，往往能得到更为准确的结果。