《非高斯噪声下的机动目标跟踪》PDF+DOC

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2. 《非高斯噪声情况下多平台机动目标被动跟踪新方法》PDF+DOC 针对仅有角度测量信息条件下，被动传感器融合目标跟踪问题，提出了扩维UKF滤波算法；并对经典IMM进行改进提出变维IMM算法，利用不同维数模型之间的交互式融合解决对机动目标的跟踪问题；进一步考虑实际情况中往往存在的测量噪声为非高斯情况，引入自适应滤波方法。最终提出变维交互式多模型自适应抗差扩维无迹滤波......
3. 《激光传感器在机器人运动跟踪中的应用研究》PDF+DOC 为了解决当前机器人运动跟踪过程存在的一些问题，提出一种激光传感器的机器人运动跟踪方法，该方法首先采用激光测距传感器采集障碍物信息，通过对障碍物信息的预处理，建立障碍物模型；然后针对机器人工作环境的不确定性，采用卡尔曼滤波对路径进行实时规划，并采用角度势场法对机器人进行避障智能控制，最后采用仿真实验分......
4. 《面向目标跟踪的基于Rényi信息增量多的传感器管理》PDF+DOC 针对地面防空武器系统传感器的管理问题，面向机动目标跟踪，提出了一种基于R&#233；nyi信息增量的多传感器管理方案.首先利用交互式多模型容积卡尔曼滤波解决高斯非线性环境下系统状态估计问题，计算各目标和各传感器配对时的R&#233；nyi信息增量；然后建立了基于R&#233；......
5. 《稳健的可变速率机动目标跟踪方法》PDF+DOC 为了解决带宽受限的多传感器跟踪系统中机动目标的精确跟踪与带宽的有效利用这一主要矛盾，提出了一种稳健的可变速率机动目标跟踪方法。通过对系统中的非线性部分的分析，明确了目标机动、输入数据速率对跟踪系统模型不确定性的影响，从而得到以目标机动特性为依据动态调节数据采样频率的稳健跟踪方法。仿真试验表明，该方法......
6. 《基于新型的递归BLUE滤波器的IMM算法》PDF+DOC 雷达跟踪机动目标时，目标运动常被建模在直角坐标系内，同时目标量测可在传感器坐标系下获得。量测转换技术已被广泛使用在这类问题中，它使得卡尔曼滤波器得以应用于跟踪任务中。但上述技术忽视了卡尔曼滤波器的前提假设条件。提出一种基于新型递归BLUE滤波器的交互作用多模型算法，能近乎最优地估计出直角坐标系下的目......
7. 《卡尔曼滤波方程的改进算法及应用》PDF+DOC 针对卡尔曼滤波的缺点 ，提出了一种卡尔滤波的改进算法 ，然后将其应用到给合导航系统中 ，并用实例对该法进行了详细的说明 ，仿真结果表明 ，该方法简单实用 ，效果很好。...
8. 《基于新型粒子群优化的粒子滤波雷达目标跟踪算法》PDF+DOC 针对基于粒子群优化算法的粒子滤波精度不高，容易陷入局部最优，难以满足目标跟踪的问题，提出了一种新的粒子群优化粒子滤波算法，该算法利用社会个体对群体的认知规律优化了粒子更新的方法，并且完善了粒子速度的更新策略，使优势速度有较小概率变异，从而提高了寻优能力，同时将劣势速度随机初始化，保证了样本的多样性.......
9. 《卡尔曼滤波理论及在机器人中的应用研究》PDF+DOC 卡尔曼滤波提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小，它在用于线性离散随机系统中具有滤除噪声的能力以及很好的收敛性。经试验表明，在机器人足球比赛中使用卡尔曼滤波，克服了视觉传感器采集回来的数据含有大量噪声的问题，因此能够更好地进行自我定位，执行上层策略，大大提高了准确性，减少了......
10. 《传感器交互多模型在露天矿边坡稳定中的应用》PDF+DOC 鉴于传统的机动目标跟踪检测方法往往有滞后，而快速进行模型切换则可能降低滤波器的可靠性等不足，引入交互多模(IMM)算法对边坡监测数据进行处理，并在此基础上给出了一种卡尔曼滤波平滑算法，通过实例仿真结果表明了其有效性。...