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针对运动模型的非线性和运动估计的鲁棒性问题,提出一种结合 M-估计等价加权原理的鲁棒无迹卡尔曼滤波(UKF)算法(M-UKF).该算法首先利用 UKF 算法获得初步的运动参数的估计,然后利用 M-UKF 算法得到较为准确的估计值.将 M-估计与 UKF 方法相结合,既解决了针对运动模型非线性的估计问题,又能较好地克服离群数据的干扰,大大提高估计的鲁棒性.通过模拟数据的仿真和实际图像序列的测试说明该方法的有效性.