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標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)運動目標(biāo)跟蹤時，非高斯噪聲環(huán)境會降低其跟蹤精度和計算效率。針對該問題，結(jié)合多傳感器測量模型和 Kullback- Leibler距離（KLD）采樣方法，提出一種自適應(yīng)粒子濾波算法。在滿足預(yù)設(shè)閾值條件時，引入補償函數(shù)對重要性概率密度函數(shù)（IPDF）進行迭代更新，同時利用具有自適應(yīng)退火參數(shù)的模擬退火算法使粒子快速接近高似然區(qū)域。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合KLD采樣動態(tài)調(diào)整粒子規(guī)模，在保證跟蹤精度的同時減少運算量。仿真結(jié)果表明，與KLD-PF算法相比，該算法的PDF分布接近真實后驗概率密度分布，跟蹤精度較髙，能夠在不同參數(shù)的非髙斯噪聲下進行有效跟蹤。
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