无味卡尔曼滤波相关论文
多通道合成孔径干涉雷达（Interferometry Synthetic Aperture Radar,InSAR）高程反演技术是一项突破传统单通道InSAR技术局限性而发展......
混沌现象是出现在非线性动态系统中的确定性类随机过程,这一过程是非周期不收敛但有界的,且具有类噪声、宽谱特性。同时,混沌映射......
对于一个实际的混沌系统，如果能够找到反映该系统吸引子特性的初始动力学模型，就可以直接将系统方程离散化，而后采用相应迭代算法进行......
铅酸电池在日常生活和工业应用中发挥着举足轻重的作用，但由于电池容量有限而又无法直接测量，经常因为电池没电引发各种故障。为了保......
无线传感器网络因为其自由度大、节点数量多、网络布局复杂,但也因其应用广泛、前景宽广,使其成为现代网络技术中的研究热点。无线......
提出了一种自适应链路侦测的数据收集算法,以提高机会传感网链路的预测精度与传输成功率:采用自适应链路侦测算法测量出各节点的实......
探讨了目标运动分析(Target moving analysis,TMA)中基本的非线性估计问题,介绍了基于UT的UKF 算法的设计思想与具体实现,特别针对......
提出了一种有效的多传感器偏差估计算法。在该算法中．首先给出了多传感器的数据空间配准几何坐标转换算法，然后将目标的运动模型和传......
针对星载GNSS接收机的采样间隔较长以及EKF处理非线性问题会引入线性化误差的问题,提出了利用UKF进行GEO星定轨计算的方法。依照GE......
针对传感器量测信息异常与传感器之间数据传输错误，融合系统中的数据会出现异常值（outlier)的目标跟踪问题，提出了一种集中式非线性抗......
超声波测距技术是一种原理简单、易于实现的非接触测量技术,在现代工业生产中应用极其广泛.传统的超声波测距仪由于采用固定阈值的......
融合无人水下航行器（UUV）内部航位递推估计和外部量测信息的协同定位方法是一种提高只配备低精度自定位装置的UUV定位精度的有效手段......
三星座时差定位是一个非线性估计问题，当辐射源高程所带来的误差无法忽略时，仍然使用基于WGS-84地球模型的时差定位算法对目标进行跟......
提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的单球无味卡尔曼滤波算法。该算法将单球无味变换与无味卡尔曼滤波结合起来，与采用尺度无味变......
探讨了机动目标无源跟踪(PMTT)中基本的非线性估计问题,介绍了无味卡尔曼滤波(UKF)算法的设计思想与具体实现,用UKF代替原交互多模......
探讨了TMA（目标运动分析）中基本的非线性估计问题，介绍了基于无味变换（Unscented Transformation—UT）的无味卡尔曼滤波（Unscemed Kalman......
针对前人研究弹道随机风大多从统计特性出发开展研究,建立的风场模型不能反映不同弹道高度上的真实风速的问题,提出了基于无味卡尔......
通常认为当系统噪声与量测噪声为加性时,是否将噪声扩展为状态量并不影响无味卡尔曼滤波算法性能。针对这种观点,文中利用变尺度对......
针对空对海单站无源只测方位一多普勒目标运动分析（BDO—TMA）问题应用无味卡尔曼滤波（UKF：Unscented Kalman Filtering）和EKF进行了对照......
捷联系统进入匹配区时导航一定时间后已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计并补偿可提高后续航行精度;通过建......
仿真结果表明，在较低的信噪比下，粒子滤波算法可以有效地实现混沌同步，同扩展卡尔曼滤波和无味卡尔曼滤波的混沌同步方法相比，粒子滤波......
为了快速、准确地诊断出移动机器人的故障,将交互多模型算法和无味卡尔曼滤波(IMM_UKF)结合起来,通过各个故障模型的概率大小来判......
将UKF滤波用于超声波流量测量,使用UKF滤波算法来处理超声波回波信号,得到回波信号的包络线,并且将包络模型的参数作为UKF处理的状......
针对目标运动模式的不确定性和运动模型的非线性问题,提出基于无味卡尔曼滤波器的交互式多模型方法。该算法采用匀速运动模型、匀......
在下述基本假设下提出了一种基于单目相机结构的人手跟踪算法:(1)大拇指根始终可见;(2)除大拇指外,至少有另外一个手指是可见的。......
空间飞行器再入飞行的可靠观测无疑是一个值得关注和探讨的问题。弹道导弹是一种典型的空间再入飞行器,其沿着预定弹道飞行,速度快......
针对高阶非线性动态系统参数估计的非线性特征，介绍了无味卡尔曼滤波（UKF）算法。在给出了UKF的算法描述的基础上，从一般意义上讨论了无......
针对移动机器人多传感器单个或组合故障的情况,提出一种基于EMA_UKF（expected mode augmentation-unscented Kalman filter）方法,用......
在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统......
针对标准粒子滤波存在的粒子退化现象,提出了一种改进的UPF算法。该算法采用基于高斯Sigma点选取的自适应无味卡尔曼滤波产生建议......
在机动目标跟踪领域,传统的基于固定模型集合的交互式多模型算法需要大量的模型来保证模型不失配,但是会带来巨大的计算量,并且来......
将手指作为基本处理对象,对UKF(unscented Kalman filter)算法进行改进,并利用它对当前手指各关节进行预测;以预测值作为初值,用局......
探讨了目标运动分析（TMA）问题中的递推非线性滤波问题，介绍了基于无味变换（UT）的无味卡尔曼滤波（UKF）的设计思想与具体实现，特别针对空对海......
研究了小卫星对异面椭圆轨道目标航天器绕飞的相对导航问题。首先建立了适用于目标航天器运行在椭圆轨道上的二阶状态方程；分析了2......
为提高室内轮式机器人定位精度,采用多传感器信息融合的机器人自主定位方法,根据室内轮式移动机器人的运动模型,建立了定位系统的......
本文主要研究基于机器视觉的旋转物体运动状态估计方法，包括整体的运动轨迹和旋转运动。以乒乓球为研究对象，根据相机采集到的乒乓球......
多传感器空间配准任务中的一个难点就是球坐标系向笛卡尔坐标系转换带来的非线性因素,利用UKF可有效实现空间测量误差的非线性在线......
多机动目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向，而数据关联与跟踪维持是多目标跟踪的核心部分。利用支持向量机在分类识......
针对于缺少基于天基光学观测的空间目标姿态估计的问题,提出将无味卡尔曼滤波应用于基于天基光学观测的地球同步轨道目标姿态估计......
近年来,一方面随着传统石化能源的枯竭和社会发展对电力能源的进一步需求,另一方面因为风能、太阳能等可再生能源分布广泛、无污染......
针对强干扰环境水下纯方位多目标跟踪的非线性、不可观测性以及数据关联模糊等问题,基于期望极大化算法,结合扩展卡尔曼滤波(exten......
将无味卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter，UKF）应用于雷达配准，提出一种新的多雷达方位配准算法。在该算法中，目标的运动状态和方位误......
探讨了目标运动分析（Target moving analysis，TMA）中基本的非线性估计问题，介绍了基于UT的UKF算法的设计思想与具体实现，特另q针对空对......
以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点，分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行......
与EKF滤波器相比较，UKF滤波器和强跟踪滤波器各自具有不同的特点，在基于计算机视觉的运动人手跟踪系统中往往需要将这些不同的特点相......
针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的......
无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及......
针对定日镜姿态角估计的非线性问题,提出用无味卡尔曼滤波方法(UKF)来估计定日镜的姿态角。对方位-高度角跟踪方式的定日镜跟日模......
