【摘 要】
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根据扩展卡尔曼滤波（EKF）是目标跟踪中的常用算法,但方法涉及Taylor级数的展开,引起了运算量较大,运算结果的均值和协方差只精确到一阶,使得滤波精度不高。为提高滤波速度和精
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根据扩展卡尔曼滤波（EKF）是目标跟踪中的常用算法,但方法涉及Taylor级数的展开,引起了运算量较大,运算结果的均值和协方差只精确到一阶,使得滤波精度不高。为提高滤波速度和精度,将Unscented变换与卡尔曼滤波相结合,建立了Unscented卡尔曼滤波（UKF）数学模型。Unscented变换是基于高斯分布理论,通过Sigma点能够获取精确到三阶矩均值和协方差,提高了滤波精度。计算仅涉及标准的向量和矩阵操作,不需要计算非线性函数的Jacobian或者Hessians矩阵,提高了滤波速度。通过运动实验
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