《表1 不同杂波密度下运行时间比较》

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《一种基于容积卡尔曼的标签多伯努利滤波方法》

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由图4～6的对比结果可以看出，200次蒙特卡罗仿真下的CKF-LMB的OSPA距离（实线）要低于UKF-LMB的OSPA距离（虚线），对这两个算法在3个杂波密度下的OSPA距离差值取均值，得出本文算法在精度上提高了2.64%，说明本文方法的滤波精度要优于UKF-LMB实现方法，而这三幅图中，在t=10、20、40、60、80s几个时刻的OSPA距离值出现了突变情况，这是由于在这几个时刻目标数发生了变化。而从图7～9中CKF-LMB与UKF-LMB的势估计情况来看，本文算法与UKF-LMB算法的势估计结果非常接近，这是由LMB滤波算法本身特性决定的，标签门限的设定可以很好地对目标数进行估计，很好地验证了LMB这一类算法在地面目标场景中的跟踪效果。为了验证本文算法的滤波效率，表1给出了本文算法以及UKF-LMB在不同杂波密度下平均仿真时间。