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已找到 37 条结果
- 基于UKF的参数和状态联合估计北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
- 基于观测站机动的机载单站无源定位跟踪研究CSTPCD
- 基于UKF的马尔可夫参数自适应IFIMM算法北大核心CSCDCSTPCD摘要:给出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的马尔可夫参数自适应的新息滤波器交互式多模型算法,较好地解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型(IMM)算法和基于UKF的IMM算法更好的稳定性和计算精度,还避免了复杂的Jacobi矩阵运算;该算法结合了马尔可夫参数自适应和新息滤波器技术,实现了马尔可夫转移矩阵的自适应和量测噪声的减小.最后,通过Monte Carlo仿真进一步验证了该方法的正确性和有效性.
- 基于单极点反馈积累的三种目标跟踪算法CSTPCD
- 基于动力学模型的弹道式再入弹道估计方法北大核心CSTPCD
- 基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法北大核心CSTPCD摘要:对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果.对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力.仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪.
- 非线性滤波算法的性能分析
- 分布式2D雷达网的高度估计技术北大核心CSCDCSTPCD
- 基于平方根UKF的机载单站无源定位跟踪算法CSTPCD
- 基于RK-UKF算法的再入目标质阻比估计