《基于红外传感器方位跟踪算法的性能分析》PDF+DOC
作者:李伟,羊彦,侯静
单位:西北工业大学
出版:《西北工业大学学报》2014年第03期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFXBGD2014030120
DOC编号:DOCXBGD2014030129
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《联合卡尔曼滤波在多传感器信息融合技术中的应用》PDF+DOC2005年第SD期 陈玉坤,司锡才,李志刚
《基于被动式传感器的目标跟踪算法研究》PDF+DOC2006年第09期 李晨,韩崇昭,朱洪艳,娄越
《基于超长线状分簇结构的卡尔曼滤波融合算法》PDF+DOC2016年第11期 何斌,李刚,唐利敏,许点红
《基于四元数和Kalman滤波器的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2017年第05期 姜晓旭,冯彩群
《基于RBF神经网络的MIMU姿态解算算法研究》PDF+DOC2019年第12期 姚文凯,邢砾文
《通信受限时传感器管理方法研究》PDF+DOC2007年第04期 张华睿,杨宏文,胡卫东,郁文贤
《一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究》PDF+DOC2005年第02期 刘忠,刘健,颜冰
《基于超短基线/多普勒的水下机器人位置估计》PDF+DOC2003年第03期 邢志伟,张禹,封锡盛
《红外传感器在点迹/航迹关联中的应用》PDF+DOC2002年第03期 刘城霞,王宝树,乔向东
《多被动传感器UKF与EKF算法的应用与比较》PDF+DOC2009年第05期 宋骊平,姬红兵
针对项目需要,研究了当毫米波雷达/红外双模导引系统中的雷达系统不可用时,仅通过红外传感器的目标角度信息进行纯方位跟踪的卡尔曼滤波算法以提高系统的抗干扰能力。文中分析了扩展卡尔曼滤波器、伪线性估计器和基于修正球坐标系滤波器3种滤波方法用于解决此类问题的特点,并以纯方位跟踪的观察数据对上述算法进行了仿真。结果表明:扩展卡尔曼滤波器是一种不稳定的算法,在许多情况下是发散的;伪线性估计器稳定性较好,但产生的估计是有偏的;基于修正球坐标滤波解决了跟踪不稳定性问题,估计效果相对较好,具有一定的工程应用意义。
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