《基于平方根容积信息滤波的弹道目标跟踪算法》PDF+DOC
作者:刘俊,刘瑜,熊伟,孙顺
单位:中国电子科学研究院
出版:《中国电子科学研究院学报》2015年第05期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFKJPL2015050150
DOC编号:DOCKJPL2015050159
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于逆协方差交叉的非线性滤波融合算法》PDF+DOC2020年第16期 林辉,盛安冬,戚国庆,从金亮,李银伢
《基于Metropolis-Hastings采样的多传感器集合卡尔曼滤波算法》PDF+DOC2017年第04期 胡振涛,张谨,胡玉梅,金勇
《基于信息融合和卡尔曼滤波的移动机器人定位技术》PDF+DOC2012年第20期 张国丽
《加权观测融合非线性无迹卡尔曼滤波算法》PDF+DOC2011年第06期 郝钢,叶秀芬,陈亭
《卡尔曼滤波算法在多传感器融合技术中的应用》PDF+DOC2009年第05期 杨宏,吴旭光
《基于LabVIEW的列车测速定位平台研究》PDF+DOC2009年第12期 杨晓娟,王少伟,周达天
《基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法》PDF+DOC2001年第03期 范凯,陶然,周思永
《水面多传感器组合导航系统技术研究》PDF+DOC2001年第04期 程莉,颜国正,颜德田
《基于容积卡尔曼滤波的异质多传感器融合算法》PDF+DOC2014年第04期 胡振涛,曹志伟,李松,李枞枞
《一种基于交互式多模型算法的联邦滤波器》PDF+DOC2014年第07期 刘春旭
针对再入弹道目标跟踪问题,提出了一种基于平方根容积信息滤波的多传感器融合估计算法(SCIF)。SCIF通过在扩展信息滤波(EIF)框架中嵌入平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)实现状态滤波。仿真结果表明:所提出的算法不仅避免了EIF由于模型线性化误差易导致滤波发散的问题,且克服了不敏信息滤波(UIF)在高维滤波中数值不稳定的缺点,算法的滤波精度较高,能够更加有效地解决弹道目标跟踪中的强非线性滤波问题。
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。