说明：  基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒子滤波器运用到近年来被人 们越来越关注的无线传感器网络中，结合数据融合、后验概率分布的嫡、核表示等算 法实现了对网络中机动目标的跟踪，并且使用州叭JLAB对这一应用做了详细的计算 机模拟仿真。
(Particle filter based target tracking techniques)