强跟踪相关论文
针对无迹卡尔曼滤波（UKF）算法缺乏对系统模型和噪声不准确等情况时的自适应调整能力导致滤波精度下降甚至发散的问题，提出了一种改进......
随着现代科学技术的发展,捷联惯性导航系统(SINS)广泛应用于航天、航空、航海等领域,SINS是一种全自主式的导航系统,该系统具有隐......
探索开发海洋资源是人类社会发展中的一项重要课题,自主式水下航行器成为探索开发海洋的重要载体,并且要满足在长航时条件下具有较......
多旋翼无人机以其成本低、结构简单、操作灵活的特点,备受军用和民用两个领域的青睐。高精度的导航系统作为多旋翼无人机的核心装......
针对标准容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)在载体状态突变时滤波精度下降的问题,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪......
依据拦截弹与机动目标间的相对位置关系,采用导引头球面模型,基于当前统计模型,实现了强跟踪状态自适应滤波,计算出了可用于制导的......
通过深入分析次优渐消因子的解算原理,提出了一种无须先验知识的多时变渐消因子估计方法,用于改进强跟踪卡尔曼滤波算法,并将其应......
针对强跟踪UKF算法与组合导航紧耦合系统模型不匹配、滤波性能不完善及滤波过程中迭代不稳定等问题,提出一种改进的强跟踪UKF滤波......
UKF是一种适应用于非线性系统的非线性滤波器，其没有进行Jaclbian矩阵计算，有着EKF无法比较的优点。由于系统建模不准确等原因，UKF滤......
传统的最大熵模糊概率数据关联滤波器（MEF-PDAF）算法用于水下杂波环境下单站纯方位目标跟踪存在对系统模型变化鲁棒性差、跟踪机动目......
针对强跟踪容积卡尔曼滤波（STCKF）算法因引入渐消因子而导致计算量增加、实时性变差的问题，提出一种简化的STCKF算法。通过证明STCKF......
针对标准的交互式多模型算法（Interacting Multiple Model,IMM）存在模型集设计困难和采用固定转移概率矩阵导致模型切换缓慢、跟踪精......
为了解决再入阶段的弹道目标跟踪问题,提出一种修正的强跟踪滤波算法,即强跟踪有限差分滤波算法(STFDEKF)。修正的强跟踪算法做出......
在使用贝叶斯族估算电池荷电状态(SOC)时,由于电池初始参数及系统模型的不确定性,此类算法可能致使算法在运行中的某个时间点出现......
针对载体行进间初始对准精度问题,在里程计辅助惯性系行进间精对准的情况下,推导了精对准误差模型。通过降维处理和状态方程参量的......
针对再入阶段弹道目标的跟踪问题,提出一种新的自适应滤波算法,即强跟踪有限差分扩展卡尔曼滤波（STFDEKF）算法,用于非线性系统的目标......
在随机噪声的影响下，非线性滤波是进行非线性系统故障诊断的常用途径之一，UKF（unscented Kalman fliter）相对于扩展卡尔曼滤波器能进一......
针对目前强跟踪滤波器在电压暂态扰动检测方面,在强非线性系统下存在参数估计精度不够,高维滤波器模型下计算复杂等问题,结合STF和......
在带多重次优渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法中,当状态估计误差方差阵估计公式内的遗忘因子取值过大或过小时都将无法得到理想的......
分析了深空通信中高动态微弱信号载波跟踪方法,提出并分析了载波跟踪中状态方程非线性与量测方程的非线性取舍问题,分析了滤波过程......
针对机动航天器之间精确动态相对定位问题,提出一种基于强跟踪器(strong tracking filter,STF)的动态相对定位算法。该算法针对相......
针对弹道导弹的特点,研究了发射惯性系下GPS/SINS深组合导航下的一种强跟踪无迹卡尔曼滤波算法。该算法根据渐消的思想,通过引入多......
为提高车载捷联惯导系统动基座初始对准精度,提出了一种强跟踪降维高斯-厄米特非线性动基座初始对准算法。里程计辅助捷联惯导粗对......
针对飞行器大机动条件下SINS/GPS组合导航中出现的滤波发散问题,结合UKF滤波算法,提出了一种强跟踪UKF滤波算法。它通过引入渐消因......
随着科技的发展,机动目标的运动越发变得复杂,尤其在现代战场上,导弹、战斗机等高机动目标的技术发展使得对目标进行跟踪和拦截越......
对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root ......
复杂设备早期微小故障检测是故障检测与诊断领域的难题,系统状态和参数发生阶跃变化或者缓慢漂移是这类故障的主要特征.本文在正交......
实际应用中常常只能测得系统的输出噪声,系统状态的扰动一般是未知的,此时只根据输出噪声设计出的卡尔曼滤波器的使用效果很差,甚......
无论是在军事领域或民用领域,目标跟踪理论及数据关联算法的研究都有十分深远的意义。随着科技的不断发展,各种新的技术手段被应用......
为了准确检测电压暂降，提出一种基于改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波（STUKF）的电压暂降检测方法．该方法在建立的电压信号状态模型基础上，利......
针对多级助推段弹道导弹存在多个加速度突变点、机动性强导致跟踪难度大的问题,提出一种基于量测转换的强跟踪输入估计(STMIE)弹道......
为解决传统的粒子滤波（particle filter,PF）及其改进算法对系统模型误差和状态突变的鲁棒性不强的问题,有学者提出具有较强鲁棒性的......
针对带乘性噪声的一类非线性系统，给出了1种带单重渐消因子的强跟踪状态滤波算法。该算法将非线性系统线性化后。采用了线性最小方......
提出了一种基于改进Huber-M估计的容积卡尔曼滤波导航算法。将Huber-M估计应用于非线性的导航系统观测方程,不进行线性化近似,得到......
为提高对机动群目标在高量测误差下的跟踪性能,提出了一种自适应IMM群目标跟踪算法.首先,在群质心状态估计中,引入带有多重次优渐......
当系统模型不能正确描述真实系统时,强跟踪无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)能很好地弥补传统UKF鲁棒性差的不足,保证......
目标跟踪的问题其实就是运动目标状态的滤波问题,通过雷达去测得运动目标的相关数据,然后对运动目标进行轨迹估计。对运动目标进行......
近年来，随着GPS接收机在全球范围内多用途宽领域的应用，对卫星导航定位技术也提出了更高的要求。而基于软件无线电思想的GPS软件接收......
卡尔曼滤波是一种具有高实效性的递归滤波器,其作用在于能从含噪声的观测量中估计动态系统的状态。在GNSS导航领域,卡尔曼滤波能够......
针对移动机器人在状态突变时同步定位与地图构建精度下降的问题,提出了强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(STF-SRCKF-SLAM)。该......
针对当前统计模型(CS)不能自适应调节机动参数,导致对弱机动以及强机动目标跟踪性能下降的问题,提出了一种基于Bayesian-Fisher混......
提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法,应用于GPS动态定位滤波中获得明显效果。首先建立了一种新的GPS动态定位滤波模型,该模型与以......
针对广义概率数据关联（GPDA）算法存在计算量大、对系统模型变化鲁棒性差等问题,首先提出了简化广义概率数据关联（SGPDA）算法,然后把SGP......
陀螺稳定平台(Gyroscope Stabilized Platform,GSP)是以惯性元件—陀螺仪为核心敏感元件,安装在运动载体上,能够隔离载体的扰动而......
非线性滤波算法广泛应用于飞行器制导、目标跟踪和过程状态估计等科学研究与工程应用领域，随着理论研究的深入与工程技术的进步，迫切......
针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法—......
