作者:刘华,吴文,王世元 单位:中国航天科工防御技术研究院;中国宇航学会;中国系统工程学会 出版:《系统工程与电子技术》2015年第07期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXTYD2015070060 DOC编号:DOCXTYD2015070069 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《改进并行集中式数据关联算法》PDF+DOC2012年第03期 周航,冯新喜 《多传感器时滞系统数据丢失时滤波融合算法》PDF+DOC2010年第S2期 宋琳,蔡云泽,高建喜,许晓鸣 《基于主/被动雷达双传感器的自适应跟踪融合算法》PDF+DOC2006年第01期 丁兴俊,周德云,胡昌华,王青 《基于序贯式卡尔曼滤波的车辆定位新方法》PDF+DOC2018年第06期 汤代佳,潘蛟 《目标跟踪中的混合多模方法:综述》PDF+DOC2001年第04期 张安民,杨世兴,李志舜 《基于D-S理论的多传感器空中目标识别》PDF+DOC2005年第06期 阮伟伟,庞志兵,胥少卿,李凡 《多传感器检测系统的自适应融合算法》PDF+DOC2004年第03期 王勇,刘文江,胡军,胡怀中,李嘉 《多传感器目标状态与动态偏差联合估计算法》PDF+DOC2013年第04期 付莹,汤子跃,孙永健 《基于AFKF的多传感器加权融合算法》PDF+DOC2013年第08期 周少伟,李洲洋,雷少坤 《一种基于航迹隶属度的动态加权融合算法》PDF+DOC2013年第05期 李妍妍,张伟,陈明燕
  • 为了提高非线性序贯式融合跟踪算法的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波器的多传感器序贯式融合跟踪算法。该算法使用三阶容积数值积分原则计算非线性过程的均值和方差,克服了扩展卡尔曼滤波器存在的滤波精度低及平方根无迹卡尔曼滤波器存在的参数复杂的缺点。同时,在滤波递归过程中以协方差平方根矩阵代替协方差矩阵,这样确保了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度。最后用已知弹道系数的再入段弹道跟踪模型对所提算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,所提算法具有很好的跟踪性能,是一种有效的非线性序贯式融合跟踪算法。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。