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搜索资源列表

  1. 强跟踪滤波程序（强跟踪UKF滤波主程序）

  2. 主程序： figure_ukf 几个主要函数模块说明： 1、 sf_ukfm_sins_gps：强跟踪UKF滤波主程序 2、 shuaijianukfm_sins_gps：衰减记忆UKF滤波主程序； 3、ukfm_sins_gps：UKF滤波主程序

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2010-03-04
    • 文件大小：89088
    • 提供者：nuaajl

  1. 强跟踪滤波程序

  2. 程序包括 1、 sf_ukfm_sins_gps：强跟踪UKF滤波主程序 2、 shuaijianukfm_sins_gps：衰减记忆UKF滤波主程序； 3、ukfm_sins_gps：UKF滤波主程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-05
    • 文件大小：89088
    • 提供者：songhao22

  1. 强跟踪UKF算法

  2. 一种自己编写的改进的强跟踪UKF算法，可以避免Jacobian矩阵的计算，相当有效。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-23
    • 文件大小：1024
    • 提供者：abcqqcomxw

  1. stukf强跟踪滤波对准

  2. 此程序是运用强跟踪UKF滤波实现捷联惯导实现初始对准，可以仿真数据，如果有实验数据也可以用！效果还可以。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2015-06-28
    • 文件大小：8192
    • 提供者：wangjiefjj

  1. 矿井NLOS环境下改进UKF超宽带定位算法

  2. 由于矿井下巷道空间有限且存在弯曲,因此通信传播大多为非视距(NLOS)传播环境。传统的基于距离的无线传感网络定位技术易产生较大误差,从而导致定位精度不高。超宽带(UWB)信号具有穿透能力强、抗多径能力强的特点,能够提供较高的定位精度,因此成为NLOS环境下定位的首选。针对NLOS环境下的定位精度不高的问题,在接收信号强度(RSSI)测距和三边算法联合定位的基础上,提出以联合定位得到的初始坐标做为无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的观测值,并对UKF的测量更新方程进行修正,使该算法能适应NLOS环境下的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-12
    • 文件大小：919552
    • 提供者：weixin_38713099

  1. 异步传感器网络的顺序融合估计

  2. 本文提出了一种用于异步无线传感器网络（WSN）中目标跟踪的混合顺序融合估计方法。通过在无味卡尔曼滤波器（UKF）中引入随时间变化的衰落因子，可以补偿由异步采样引起的模型不匹配以及模型不确定性，并提出了平方根无味强跟踪滤波器（SR-USTF） USTF。此外，提出了一种混合顺序测量融合估计方法，结合了UKF和USTF的优点，它能够在统一的框架中处理通信不确定性，例如延迟和数据包丢失。通过对移动机器人跟踪的仿真实验，验证了所提混合顺序融合估计方法的有效性和优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：263168
    • 提供者：weixin_38647822

  1. 改进的强跟踪UKF算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

  2. 改进的强跟踪UKF算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：844800
    • 提供者：weixin_38627234

  1. 基于CS_UKF和交互多模型的反舰导弹轨迹跟踪。

  2. 反舰导弹是一种典型的高机动目标，具有机动强度大，机动频次高的特点，特别是其特有的“蛇形机动”形式给其轨迹跟踪带来了困难。算法，“当前”统计模型和UKF滤波算法结合起来，采用“当前”统计模型作为反舰导弹运动轨迹的基本模型，采用UKF计算作为基本滤波器，避免常规扩展卡尔曼繁琐的雅克比矩阵计算，通过相互作用多模型方法适应不断变化的运动模式，提出一种新的反舰导弹轨迹跟踪方法，仿真结果证明：该方法对反舰导弹类型强机动目标能够取得更好的跟踪效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：537600
    • 提供者：weixin_38616033

  1. 基于序贯检测的扩维机动目标跟踪算法

  2. 针对单模型跟踪算法在目标出现强机动时跟踪性能很差,交互式多模型算法对匀速目标的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于序贯检测的扩维机动目标跟踪算法.首先,采用了KF-UKF(Kalman filter and unscented Kalman filter)对目标的运动状态进行滤波估计.对非机动目标,采用基于匀速模型(CV模型)的卡尔曼滤波;当检测到目标机动时,对CV模型进行扩维,同时采用无迹卡尔曼滤波器进行状态估计.其次,提出了一种衰减记忆序贯检测算法来检测机动.当检测到机动发生后,对扩维后的状态

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：844800
    • 提供者：weixin_38564503

  1. 基于概率假设密度滤波的中段弹道目标群红外多传感器组跟踪方法

  2. 分析低轨光学星座对中段弹道目标群进行组跟踪的必要性，提出了一种红外多传感器对中段弹道目标群的组跟踪新方法。该方法以概率假设密度滤波对目标群进行像平面跟踪，剔除杂波、估计目标状态和个数；以图像配准方法调整帧间目标状态估计，提高像平面目标跟踪稳定性；最后依据像平面目标跟踪结果提取目标群在像平面的质心量测，运用不敏卡尔曼滤波(UKF)以多传感器序贯滤波方式对目标群进行融合质心组跟踪。结果表明，新方法适应杂波能力强，对目标群的质心组跟踪精度优于传统方法，且有效实现中段弹道目标群的星载红外像平面稳定跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38623249

  1. 基于多渐消因子强跟踪UKF 和约束AR模型的故障估计与预测

  2. 针对非线性系统中不可观测故障参数估计和预测问题, 提出一种基于多重渐消因子强跟踪无迹卡尔曼滤波(MSTUKF) 的状态和参数联合估计法, 通过引入多重渐消因子增强了对变化函数未知的故障参数的跟踪能力. 对于得到的故障参数估计值, 利用递推最小二乘法更新约束AR预测模型, 从而实现故障参数的在线估计与预测. 仿真结果表明, MSTUKF方法在故障参数估计精度上优于UKF 和单渐消因子强跟踪UKF, 约束AR模型的预测精度高于无约束条件下的预测精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_38744435

  1. 基于和声差分进化的UKF改进算法

  2. 无迹卡尔曼滤波(UKF)被广泛应用于工程实际中,但传统UKF在滤波过程进行无迹变换(UT)时的待选参数为固定值,这会带来一定误差.为了获取最优的待选参数,提出基于和声差分进化(HSDE)的UKF改进算法,并在目标跟踪中对该算法进行应用.和声差分进化算法对待选参数kappa进行最优选择,跳出局部最优的现象还有很强的收敛性,通过改进可进一步提高UKF算法滤波精度.Matlab仿真结果表明,基于和声差分进化的UKF改进算法精度更高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_38522795