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內容簡介： 本书着重研究RFS理论的在目标跟踪领域的实现算法， 主要内容归纳为四类滤波器：概率假设密度（PHD）滤波器 、势PHD（CPHD）滤波器、势平衡多目标多伯努利 （CBMeMBer）滤波器和广义标签多伯努利（GLMB）滤波器 ，它们分别是多目标贝叶斯滤波器的一阶矩近似、二阶矩 近似、概率密度近似以及准确解决方案。 目錄： ●章 概论 1.1目标跟踪与随机有限集基本概念 1.2目标跟踪研究现状 1.2.1单目标跟踪 1.2.2经典多目标跟踪 1.2.3基于随机有限集的多目标跟踪 1.3章节安排与内容组织 第2章 单目标跟踪算法 2.1引言 2.2贝叶斯递归 2.3共轭先验 2.4卡尔曼滤波 2.5扩展卡尔曼滤波 2.6不敏卡尔曼滤波 2.7容积卡尔曼滤波 2.8高斯和滤波 2.9粒子滤波 2.10小结 第3章 随机有限集基础

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