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多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法 预览
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作者 靳标 李聪 +1 位作者 郭交 何东健 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期511-517,共7页
传统雷达目标跟踪方法仅利用目标的位置信息进行数据关联,在处理密集杂波环境下的多目标跟踪问题时,容易产生虚假航迹,甚至出现误跟、失跟的现象。该文针对此问题提出一种多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法。首先引入多普勒信... 传统雷达目标跟踪方法仅利用目标的位置信息进行数据关联,在处理密集杂波环境下的多目标跟踪问题时,容易产生虚假航迹,甚至出现误跟、失跟的现象。该文针对此问题提出一种多普勒信息辅助的杂波环境下多目标跟踪算法。首先引入多普勒信息带来的观测方程非线性,以及速度观测与距离观测之间的相关性问题,基于IPDA-UKF算法框架,综合利用目标的位置和速度信息构建多维关联波门,利用多维信息进行有效量测的筛选,从而将一个多目标数据关联的问题转化为多个单目标数据关联的问题,然后采用IPDA-UKF分别估计各个目标的存在概率和运动状态。仿真结果表明:相比其他算法,该算法充分利用距离和速度之间的相关性,不仅降低了杂波环境下多目标数据关联的复杂度,提高了数据关联的效率,而且目标跟踪精度也得到了明显提升。 展开更多
关键词 多普勒信息 概率数据关联 雷达目标跟踪 不敏卡尔曼滤波
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两坐标雷达对空目标高度估计算法研究 预览
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作者 解定宝 刘兆磊 《信息化研究》 2019年第4期16-19,共4页
不同高度的空中目标在匀速飞行时,其径向距离和方位的变化率会有所差异。战场监视雷达通常为两坐标雷达,对空目标探测时无法测量俯仰角,不能实现高度测量,导致目标跟踪精度较差,影响情报质量。文章提出一种基于静态多模型的高度估计方... 不同高度的空中目标在匀速飞行时,其径向距离和方位的变化率会有所差异。战场监视雷达通常为两坐标雷达,对空目标探测时无法测量俯仰角,不能实现高度测量,导致目标跟踪精度较差,影响情报质量。文章提出一种基于静态多模型的高度估计方法对近似等高度飞行的空中目标进行高度估计。通过将目标飞行高度范围均匀划分为多个区间,并在每个区间启动独立的滤波器模型,来对目标高度进行概率加权估计。仿真实验表明,文章提出的高度估计方法能够提升目标的定位精度,并对其高度进行较为准确的估计。 展开更多
关键词 两坐标雷达 高度估计 静态多模型 不敏卡尔曼滤波
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基于BP神经网络的非线性滤波算法研究 被引量:1
3
作者 李松 汪圣利 《电子测量技术》 2018年第12期34-39,共6页
由于目标运动的复杂性和不确定性,传统的非线性滤波算法难以得到较好的滤波精度,为了提高目标的跟踪性能,提出了一种改进后的非线性滤波算法。该算法利用BP神经网络,对非线性滤波的滤波误差进行了修正,然后将修正后的滤波误差补偿给滤... 由于目标运动的复杂性和不确定性,传统的非线性滤波算法难以得到较好的滤波精度,为了提高目标的跟踪性能,提出了一种改进后的非线性滤波算法。该算法利用BP神经网络,对非线性滤波的滤波误差进行了修正,然后将修正后的滤波误差补偿给滤波估计值,进而得到新的状态更新。实验以扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和不敏卡尔曼滤波算法(UKF)为例,对运动的单目标进行了蒙特卡洛仿真,结果表明,该算法具有更快的收敛性和更高的滤波精度,能够有效改善目标的跟踪性能。 展开更多
关键词 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波 BP神经网络
基于多普勒量测的UKF多目标跟踪方法 预览
4
作者 王雪 李鸿艳 +1 位作者 蒲磊 樊鹏飞 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期104-108,114共6页
针对高斯混合概率假设密度滤波(GMPHD)初始化需要先验强度函数的缺点,在现有GMPHD滤波框架的基础上,将多普勒信息附加于滤波更新过程中,提出了基于多普勒量测的UKF多目标跟踪方法。该方法能够利用多普勒信息对新生目标状态初始化,实现... 针对高斯混合概率假设密度滤波(GMPHD)初始化需要先验强度函数的缺点,在现有GMPHD滤波框架的基础上,将多普勒信息附加于滤波更新过程中,提出了基于多普勒量测的UKF多目标跟踪方法。该方法能够利用多普勒信息对新生目标状态初始化,实现新生目标的自动初始化,有效降低滤波估计误差。仿真结果表明,所提方法复杂度较低,且在多目标跟踪过程中,对于目标个数的估计精度和最优子模式指派距离均优于已有方法。 展开更多
关键词 多目标跟踪 高斯混合概率密度假设滤波 多普勒信息 不敏卡尔曼滤波
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可分离式立体侦察机器人运动建模与仿真 预览
5
作者 屈军锁 宁哲 胡泰阳 《西安邮电大学学报》 2017年第2期93-97,共5页
针对陆空两栖侦察机器人侦察灵活性与姿态角估计准确性不足的问题,设计一种改进的可分离式立体侦察机器人。通过牛顿-欧拉法建立机器人姿态角解算模型,描述其横滚角、俯仰角和偏航角3种飞行姿态角。根据模型建立系统状态方程和观测方程... 针对陆空两栖侦察机器人侦察灵活性与姿态角估计准确性不足的问题,设计一种改进的可分离式立体侦察机器人。通过牛顿-欧拉法建立机器人姿态角解算模型,描述其横滚角、俯仰角和偏航角3种飞行姿态角。根据模型建立系统状态方程和观测方程,采用不敏卡尔曼滤波算法,进行姿态角解算,得到飞行姿态角最优估计值。对比仿真结果表明,不敏卡尔曼滤波算法比扩展卡尔曼滤波算法姿态角估计精度更高、实时性更强。实物性能测试结果表明,改进的机器人在空中飞行和地面运动性能表现良好,灵活性高。 展开更多
关键词 可分离式机器人 立体侦察 不敏卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 姿态角估计
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基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法 预览 被引量:1
6
作者 贺姗 师昕 《软件导刊》 2017年第6期40-44,共5页
针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函... 针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函数近似化受约束目标函数,采用一个相当小的正数即障碍因子,通过序列极小化方法逐渐减小该障碍因子,经过迭代快速搜索出非线性不等式状态约束问题的近似最优解。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,实验结果表明新算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。 展开更多
关键词 状态约束 不敏卡尔曼滤波 优化算法 目标跟踪 信息融合
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基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波算法 被引量:2
7
作者 刘俊 刘瑜 +2 位作者 徐从安 齐林 孙顺 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1073-1079,共7页
针对量测噪声较小的环境下传统滤波算法容易出现偏差增大的实际问题,基于高斯近似原理,提出一种基于高斯似然近似的球面径向积分滤波(SRGLAF)算法.为进一步解决量测未知环境下的状态估计问题,充分结合CKF等确定性采样型滤波算法和SRG... 针对量测噪声较小的环境下传统滤波算法容易出现偏差增大的实际问题,基于高斯近似原理,提出一种基于高斯似然近似的球面径向积分滤波(SRGLAF)算法.为进一步解决量测未知环境下的状态估计问题,充分结合CKF等确定性采样型滤波算法和SRGLAF的优势,设计一种基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波(ASRGLAF)算法.仿真结果表明:SRGLAF能够提高量测噪声较小环境下的估计精度,而在量测噪声未知环境中,ASRGLAF能够有效地进行状态估计,具有明显的滤波优势. 展开更多
关键词 非线性滤波 球面径向积分 高斯近似 不敏卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波 自适应滤波
基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法 被引量:2
8
作者 胡振涛 张谨 郭振 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2163-2169,共7页
针对非线性高斯场景下目标数目未知或随时间变化的机动多目标跟踪问题,提出一种基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法.首先,在高斯混合概率假设密度滤波框架下,结合不敏卡尔曼滤波中状态预测和量测更新的实现机理,构建一... 针对非线性高斯场景下目标数目未知或随时间变化的机动多目标跟踪问题,提出一种基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法.首先,在高斯混合概率假设密度滤波框架下,结合不敏卡尔曼滤波中状态预测和量测更新的实现机理,构建一种不敏卡尔曼概率假设密度滤波器;然后,通过引入交互式多模型方法中状态模型软判决机制,实现对目标机动过程中运动模式不确定的处理;最后,通过理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 机动多目标跟踪 概率假设密度滤波 交互式多模型 不敏卡尔曼滤波
空空导弹制导引信一体化信息融合技术研究 预览 被引量:1
9
作者 温银放 王琼 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第4期67-70,90共5页
在空空导弹制导引信优化控制的研究中,为了提高一体化引信的引战配合起爆控制精度,提出了红外成像/激光测距一体化引信异步信息融合方法,在分析红外成像和激光测距两种探测模式的测量信息在种类及时序上的差异的基础上,利用数字系... 在空空导弹制导引信优化控制的研究中,为了提高一体化引信的引战配合起爆控制精度,提出了红外成像/激光测距一体化引信异步信息融合方法,在分析红外成像和激光测距两种探测模式的测量信息在种类及时序上的差异的基础上,利用数字系统控制方法实现了红外成像/激光测距测量信息的同步关联,给出一种UKF一体化引信集中式信息融合滤波算法。通过仿真表明:提出的方法能有效提高引信系统复杂交会条件下的起爆控制预测算法精度,实现引战配合精确起爆控制。 展开更多
关键词 一体化引信 起爆控制 信息融合 不敏卡尔曼滤波 集中式融合
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一种高分辨距离像辅助的多目标跟踪算法 预览 被引量:1
10
作者 靳标 苏涛 +1 位作者 李艳艳 张龙 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期1-6,29共7页
传统跟踪方法仅利用目标的位置信息进行数据关联,在处理多个目标航迹接近或交叉的情况时容易产生航迹合并甚至误跟的现象.笔者针对此问题提出一种高分辨距离像辅助的多目标跟踪算法.首先利用高分辨距离像的姿态敏感性对目标姿态角进行... 传统跟踪方法仅利用目标的位置信息进行数据关联,在处理多个目标航迹接近或交叉的情况时容易产生航迹合并甚至误跟的现象.笔者针对此问题提出一种高分辨距离像辅助的多目标跟踪算法.首先利用高分辨距离像的姿态敏感性对目标姿态角进行实时估计,然后将姿态角信息融合到目标的观测状态中,构建多维关联波门,利用多维信息进行数据关联,从而将一个多目标数据关联的问题简化为多个单目标数据关联的问题,最后采用概率数据关联——不敏卡尔曼滤波器分别估计各个目标的运动状态.仿真结果表明,通过对目标高分辨距离像信息的充分利用,不仅可以降低多目标数据关联的复杂度,提高数据关联的正确率,而且在姿态角信息的辅助下可以明显提高目标的跟踪精度. 展开更多
关键词 多目标跟踪 数据关联 高分辨距离像 不敏卡尔曼滤波
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基于SVD-UKF单站无源定位算法研究 预览
11
作者 夏忠婷 武洋 黄苏豫 《计算机与数字工程》 2016年第3期445-448,共4页
论文提出了新的基于奇异值分解的不敏卡尔曼滤波(SVD-UKF)单站无源定位算法。该算法通过观测平台得到辐射源的来波方向角(DOA)信息,利用SVD总体最小二乘批处理方法计算目标点初始位置,将得到的初始位置用于后续的UKF滤波,得到高精... 论文提出了新的基于奇异值分解的不敏卡尔曼滤波(SVD-UKF)单站无源定位算法。该算法通过观测平台得到辐射源的来波方向角(DOA)信息,利用SVD总体最小二乘批处理方法计算目标点初始位置,将得到的初始位置用于后续的UKF滤波,得到高精度的辐射源定位信息。最后,通过Monte Carlo仿真结果表明,该算法定位精度高,收敛速度快,能够较好地满足工程应用要求。 展开更多
关键词 奇异值分解 不敏卡尔曼滤波 单站无源定位 总体最小二乘法
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不敏卡尔曼滤波方法研究 预览
12
作者 肖贤 张维中 《中国科技纵横》 2015年第18期44-45,48共3页
针对卡尔曼滤波(KF)在对非线性目标系统目标跟踪问题时易出现跟踪精度较低,滤波发散等问题,将不敏卡尔曼滤波器(UKF)运用在非线性系统的目标跟踪中。通过不敏卡尔曼滤波器在非线性目标跟踪中的应用和仿真结果比较表明,不敏卡尔... 针对卡尔曼滤波(KF)在对非线性目标系统目标跟踪问题时易出现跟踪精度较低,滤波发散等问题,将不敏卡尔曼滤波器(UKF)运用在非线性系统的目标跟踪中。通过不敏卡尔曼滤波器在非线性目标跟踪中的应用和仿真结果比较表明,不敏卡尔曼滤波与传统卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器(EKF)相比,提高了滤波精度,改善了滤波性能,具有较好的跟踪效果。 展开更多
关键词 不敏卡尔曼滤波 机动目标 MATLAB 扩展卡尔曼滤波 非线性系统
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神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应UKF算法 预览 被引量:12
13
作者 谭兴龙 王坚 赵长胜 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期384-391,共8页
GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声.本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应S... GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声.本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应SVD-UKF算法.该算法采用神经网络算法削弱观测异常对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,利用奇异值分解抑制UKF中先验协方差矩阵负定性变化,同时构造多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,高效地应用于多变量复杂系统.最后利用车载实测数据进行了验证.结果表明,神经网络算法极大削弱了观测粗差对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,拓展了多重渐消因子的应用范围,使其能在观测值含有粗差的条件下自适应调节不同滤波通道,消除滤波状态中的异常,提高组合导航解的精度和可靠性. 展开更多
关键词 GPS/INS组合导航 不敏卡尔曼滤波 径向基神经网络 多重渐消因子
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基于Cauchy鲁棒函数的UKF改进算法 预览
14
作者 高丽君 刘济 《华东理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期244-249,共6页
对于大多数实际系统,其噪声统计特性未知,不敏卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法对噪声信息不准的鲁棒性较差,导致滤波精度急剧下降,甚至滤波发散。借助鲁棒数据校正的思想,提出了一种基于Cauchy鲁棒函数的UKF改进... 对于大多数实际系统,其噪声统计特性未知,不敏卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法对噪声信息不准的鲁棒性较差,导致滤波精度急剧下降,甚至滤波发散。借助鲁棒数据校正的思想,提出了一种基于Cauchy鲁棒函数的UKF改进算法。以UKF的测量先验值与其实际值的残差作为基准,采用联合权函数对噪声估计值进行实时修正,从而提高了UKF算法的精度。通过两个实例的仿真,验证该算法的有效性。 展开更多
关键词 噪声估计不准 不敏卡尔曼滤波 Cauchy鲁棒函数
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基于UKF的车辆GPS/蜂窝网无缝定位算法 预览 被引量:4
15
作者 张威奕 曾庆喜 +2 位作者 张鹏娜 唐琳琳 李冰林 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期共5页
当车辆运行在存在遮挡和多路径的复杂环境下时,车载GPS接收机由于无法接收到足够数量的GPS定位卫星将导致车辆无法准确定位。GPS/蜂窝网无缝定位技术将蜂窝基站视作伪卫星,将蜂窝基站观测值与 GPS 观测值结合进行融合解算有效解决了... 当车辆运行在存在遮挡和多路径的复杂环境下时,车载GPS接收机由于无法接收到足够数量的GPS定位卫星将导致车辆无法准确定位。GPS/蜂窝网无缝定位技术将蜂窝基站视作伪卫星,将蜂窝基站观测值与 GPS 观测值结合进行融合解算有效解决了该问题。针对目前融合解算算法所采用的 EKF解算算法存在高阶项截断误差和 Jacobian 矩阵难计算的缺点,本文将不敏卡尔曼滤波(UKF)引入到基于GPS和蜂窝网的无缝定位算法中。UKF算法是一种基于UT变换的非线性的滤波方法,避免了因进行强行线性化带来的误差影响。通过在高斯信道、静止和运动场景下,对两种混合定位算法性能进行对比分析,实验结果表明:将UKF算法用于GPS和蜂窝网络的混合定位中时,在不同的定位环境下,其定位均方根误差(RMSE)相较EKF算法降低了20%~70%。 展开更多
关键词 GPS/蜂窝网 无缝定位 融合解算算法 不敏卡尔曼滤波
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一种改进的多普勒雷达跟踪算法 预览 被引量:2
16
作者 李佳 廖应文 董凯 《电子设计工程》 2014年第8期81-84,共4页
多普勒雷达能够获得目标位置量测的同时,还能获得多普勒量测,即目标径向速度.为解决多普勒雷达量测处理算法过程复杂、计算量大的问题,本文提出一种用不敏卡尔曼滤波处理多普勒量测的改进方法对多普勒雷达量测直接在混合坐标系下进行非... 多普勒雷达能够获得目标位置量测的同时,还能获得多普勒量测,即目标径向速度.为解决多普勒雷达量测处理算法过程复杂、计算量大的问题,本文提出一种用不敏卡尔曼滤波处理多普勒量测的改进方法对多普勒雷达量测直接在混合坐标系下进行非线性滤波,实现过程简单,计算量小.仿真结果表明该算法能够达到序贯扩展卡尔曼滤波和序贯不敏卡尔曼滤波算法的状态估计精度,并且明显改善估计的一致性. 展开更多
关键词 多普勒量测 位置量测 序贯滤波 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波
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漂移瑞利滤波算法及其在纯方位跟踪中的应用 预览 被引量:2
17
作者 余华 朱秋萍 刘雅娴 《计算技术与自动化》 2014年第4期74-77,共4页
单传感器纯方位跟踪问题仍是目前研究的重点和难点,方位角变化率很大时往往使得扩展卡尔曼滤波等矩匹配算法不稳定或发散。重点研究漂移瑞利滤波算法在方位角变化率很大的复杂单传感器纯方位目标跟踪场景下的性能,比较了漂移瑞利滤波,... 单传感器纯方位跟踪问题仍是目前研究的重点和难点,方位角变化率很大时往往使得扩展卡尔曼滤波等矩匹配算法不稳定或发散。重点研究漂移瑞利滤波算法在方位角变化率很大的复杂单传感器纯方位目标跟踪场景下的性能,比较了漂移瑞利滤波,扩展卡尔曼滤波,不敏卡尔曼滤波,粒子滤波等其他非线性跟踪算法的性能,推导并计算了相关问题的Cramer-Rao下界并将其用作比较估值准确性和衡量算法性能的评价指标。仿真结果表明:漂移瑞利滤波算法的性能优于其他矩匹配算法,能达到与粒子滤波大体相同的计算精度,但它的计算速度比粒子滤波算法快几个数量级。 展开更多
关键词 漂移瑞利滤波算法 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波 粒子滤波 非线性跟踪算法
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双向不敏卡尔曼滤波的无源定位算法 被引量:1
18
作者 张志敏 刘学 张维轩 《辽宁工程技术大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2014年第2期267-271,共5页
针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的... 针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 无源定位 不敏卡尔曼滤波 后向平滑 非线性滤波 状态估计 平方根 扩展卡尔曼滤波 稳定性
四轴飞行器组合导航非线性滤波算法 预览 被引量:6
19
作者 成怡 金海林 +1 位作者 修春波 宋丽梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A01期341-344,共4页
四轴飞行器是无人机(UAV)的研究热点。以四轴飞行器导航系统为研究对象,研究非线性滤波算法即扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF)在四轴飞行器导航系统中的应用,融合视觉传感器与惯性导航传感器的位置信息,给出载体最... 四轴飞行器是无人机(UAV)的研究热点。以四轴飞行器导航系统为研究对象,研究非线性滤波算法即扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF)在四轴飞行器导航系统中的应用,融合视觉传感器与惯性导航传感器的位置信息,给出载体最优的位置估计。在四轴飞行器的数学模型的基础上,建立四轴飞行器的状态方程,根据EKF和UKF的递推方程,并对比经典的Kalman滤波方法,分析不同滤波算法针对四轴飞行器的适应性。仿真结果表明,UKF和EKF比Kalman滤波更能适应四轴飞行器的非线性特征,能取得更好的融合效果,而UKF又优于EKF。 展开更多
关键词 四轴飞行器 组合导航 非线性滤波算法 不敏卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波
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闪烁噪声下的机动目标跟踪算法研究 预览
20
作者 周桃云 张怡 蔡成林 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期149-152,共4页
标准的粒子滤波能够较好的解决闪烁噪声下机动目标跟踪问题,但在采样过程中有时会出现严重的退化现象。针对这种现象,文中提出了一种改进的粒子滤波算法,在采样过程中退化检测,若粒子退化严重,则重新采样,直到退化在允许范围之内。仿真... 标准的粒子滤波能够较好的解决闪烁噪声下机动目标跟踪问题,但在采样过程中有时会出现严重的退化现象。针对这种现象,文中提出了一种改进的粒子滤波算法,在采样过程中退化检测,若粒子退化严重,则重新采样,直到退化在允许范围之内。仿真结果表明,在高斯环境下,标准的粒子滤波和改进的粒子滤波性能相近,都优于不敏卡尔曼滤波,但在闪烁噪声环境下,其性能明显高于不敏卡尔曼滤波和标准的粒子滤波,但耗费时间长。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 闪烁噪声 不敏卡尔曼滤波 粒子滤波
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