简介:针对传统多目标概率假设密度(PHD)滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD(GM-PHD)滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,并在处理当前拍时保证其权值的稳定性,以保证算法的高精度。仿真结果表明,在低检测概率情况下,该算法可较好估计目标数和目标状态。与传统GM-PHD滤波器比,该算法跟踪精度大幅提高。
简介:[题目]有2000多个苹果,把10个苹果装一袋,装到最后一袋缺1个,也就是最后一袋只装了9个苹果;把9个苹果装一袋,最后一袋还是缺1个。分别把8、7、6、5、4、3、2个苹果装一袋,最后一袋也总是缺1个。问共有多少个苹果?[分析与解]由题中条件可知,把10、9、……、2个苹果装一袋,最