作者:王炜,戴明强,张志华 单位:北京航空航天大学 出版:《北京航空航天大学学报》2007年第07期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFBJHK2007070130 DOC编号:DOCBJHK2007070139 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《机动目标跟踪的滤波方法研究》PDF+DOC2007年第04期 李丹 《适用于稀疏动态无线传感器网络的并行融合分布式无迹信息滤波算法》PDF+DOC2016年第07期 汤文俊,张国良,曾静,徐君,姚二亮 《有限时间一致无迹Kalman滤波器》PDF+DOC2020年第07期 刘鹏,田玉平,张亚 《相关观测噪声的加权观测融合UKF滤波器》PDF+DOC2012年第03期 李云,郝钢,邢宗新,李世军,梁伯虎 《基于Gauss-Hermite逼近的非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器》PDF+DOC2019年第03期 李云,孙书利,郝钢 《混合坐标系下的自适应α-β滤波器》PDF+DOC2005年第01期 赵星,李明,吴顺君 《粒子PHD滤波存活粒子采样新方法》PDF+DOC2012年第02期 罗少华,徐晖,安玮,许丹,张志恒 《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 《非线性无序测量无迹滤波在地面跟踪目标指示器的应用》PDF+DOC2007年第03期 胡炜薇,杨莘元,蒲书缙,廖艳苹 《带渐消因子的Quadrature卡尔曼滤波》PDF+DOC2013年第10期 刘玉磊,冯新喜,鹿传国,孔云波
  • 雷达机动目标跟踪问题中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,但大多数情形下模型是非线性的,同时在传感器坐标系下所获得目标量测又是直接可用的.通过将无迹变换与最优线性无偏滤波器有机结合,提出一种新的BLUE(Best Linear Unbiased Estimator)滤波算法,以便解决上述非线性跟踪问题.首先,该算法利用无迹变换对经由直角坐标系下非线性目标运动模型得到的目标状态及其协方差作出预测,然后在保持传感器坐标系(极坐标系)下所固有的量测误差的同时,直接对它们作出状态估计.在算法推导及Monte-Carlo仿真过程中,将新的BLUE滤波算法和EKF(Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法进行比较,结果表明新算法的有效性和适用性。

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