一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法

来源 :江苏科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：vampirewoo

【摘要】

：

针对海洋背景噪声和水声传感器测量噪声大、信噪比低所导致的水下SLAM方法数据关联复杂、精度低的问题,提出一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法,该方法基于PHD滤波避免了复杂的数据关联,且在非线性函数高斯权重更新过程中引入平方根无迹变换,并进一步结合衰减记忆滤波,解决了由于模型误差和计算误差造成的协方差矩阵非正定和不对称性所导致的滤波发散问题,提高水下SLAM方法的精度.仿

【作者】

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孙陶莹章飞曾庆军

【机构】

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江苏科技大学电子信息学院

【出处】

：

江苏科技大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年03期

【关键词】

：

概率假设密度同步定位与地图构建平方根无迹卡尔曼滤波衰减记忆滤波 PHDSLAMsquare-root unscented Kalman filtermem

【基金项目】

：

国家自然科学基金资金资助项目(11574120),江苏省高校高技术协同创新项目(1634871601-18),江苏省高校自然科学基金资助项目(14KJD510002).

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