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unscented

  • 利用Kalman filter和unscented filter對(duì)墜落物進(jìn)行估測(cè),證明后者算法優(yōu)于前者

    利用Kalman filter和unscented filter對(duì)墜落物進(jìn)行估測(cè),證明后者算法優(yōu)于前者

    標(biāo)簽: filter unscented Kalman 算法

    上傳時(shí)間: 2016-10-30

    上傳用戶:anng

  • 使用unscented Kalman Filter進(jìn)行SLAM

    使用unscented Kalman Filter進(jìn)行SLAM,主要用于機(jī)器人定位和地圖自動(dòng)繪制,UKF的效果要優(yōu)于EKF,當(dāng)然計(jì)算量也大些。

    標(biāo)簽: unscented Kalman Filter SLAM

    上傳時(shí)間: 2014-01-13

    上傳用戶:tfyt

  • neural network trained with unscented kalman filter

    neural network trained with unscented kalman filter

    標(biāo)簽: unscented network trained neural

    上傳時(shí)間: 2013-12-11

    上傳用戶:colinal

  • unscented kalman filter

    unscented kalman filter

    標(biāo)簽: unscented kalman filter

    上傳時(shí)間: 2013-12-31

    上傳用戶:talenthn

  • unscented kalman filter for optimization

    unscented kalman filter for optimization

    標(biāo)簽: optimization unscented kalman filter

    上傳時(shí)間: 2014-01-15

    上傳用戶:gmh1314

  • 通用的unscented 卡爾曼濾波器是現(xiàn)在應(yīng)用最廣泛的非線性卡爾曼濾波器 又叫做sp 卡爾曼濾波器

    通用的unscented 卡爾曼濾波器是現(xiàn)在應(yīng)用最廣泛的非線性卡爾曼濾波器 又叫做sp 卡爾曼濾波器

    標(biāo)簽: unscented 卡爾曼濾波器 非線性

    上傳時(shí)間: 2014-01-25

    上傳用戶:WMC_geophy

  • 基于UKF的組網(wǎng)雷達(dá)誤差配準(zhǔn)方法研究

    針對(duì)多目標(biāo)情況下雷達(dá)組網(wǎng)的誤差配準(zhǔn)問題,提出了一種基于不敏卡爾曼濾波(unscented Kalman Filter,UKF)和最優(yōu)壓縮的系統(tǒng)偏差穩(wěn)健估計(jì)方法。該算法將目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和傳感器系統(tǒng)偏差組合在同一狀態(tài)方程中,構(gòu)建擴(kuò)維的系統(tǒng)偏差動(dòng)態(tài)方程,接著采用UKF的方法對(duì)目標(biāo)狀態(tài)和系統(tǒng)偏差進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。然后通過對(duì)多個(gè)估計(jì)結(jié)果的進(jìn)一步融合,最終得到較高精度的系統(tǒng)偏差估計(jì)。仿真結(jié)果表明,該算法可以有效地實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)情況下的誤差配準(zhǔn)。

    標(biāo)簽: UKF 組網(wǎng) 方法研究 雷達(dá)

    上傳時(shí)間: 2013-11-24

    上傳用戶:guojin_0704

  • 工學(xué)博士學(xué)位論文 目前

    工學(xué)博士學(xué)位論文 目前,擴(kuò)展卡爾曼濾波是研究初始對(duì)準(zhǔn)和慣性/GPS組合導(dǎo)航問題的一個(gè)主要手段。 但初始對(duì)準(zhǔn)和慣性/GPS組合導(dǎo)航問題本質(zhì)上是非線性的,對(duì)模型進(jìn)行線性化的擴(kuò)展卡 爾曼濾波在一定程度上影響了系統(tǒng)的性能。近年來,直接使用非線性模型的 UKF(unscented Kalman Filtering, UKF)和粒子濾波,正在逐漸成為研究非線性估計(jì)問題 的熱點(diǎn)和有效方法。 本文研究了UKF和粒子濾波兩種非線性濾波方法,并將其應(yīng)用于非線性靜基座對(duì) 準(zhǔn)和慣性/GPS組合導(dǎo)航,系統(tǒng)地研究了初始對(duì)準(zhǔn)和慣性/GPS組合導(dǎo)航中各種非線性項(xiàng)

    標(biāo)簽: 論文

    上傳時(shí)間: 2015-07-11

    上傳用戶:450976175

  • % PURPOSE : Demonstrate the differences between the following filters on the same problem: % % 1)

    % PURPOSE : Demonstrate the differences between the following filters on the same problem: % % 1) Extended Kalman Filter (EKF) % 2) unscented Kalman Filter (UKF) % 3) Particle Filter (PF) % 4) PF with EKF proposal (PFEKF) % 5) PF with UKF proposal (PFUKF)

    標(biāo)簽: the Demonstrate differences following

    上傳時(shí)間: 2016-01-07

    上傳用戶:yiwen213

  • 粒子濾波算法受到許多領(lǐng)域的研究人員的重視

    粒子濾波算法受到許多領(lǐng)域的研究人員的重視,該算法的主要思想是使用一個(gè)帶有權(quán)值的粒子集合來表示系統(tǒng)的后驗(yàn)概率密度。在擴(kuò)展卡爾曼濾波和unscented卡爾曼濾波算法的基礎(chǔ)上,本文提出一種新型粒子濾波算法。首先用unscented卡爾曼濾波器產(chǎn)生系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì),然后用擴(kuò)展卡爾曼濾波器重復(fù)這一過程并產(chǎn)生系統(tǒng)在k時(shí)刻的最終狀態(tài)估計(jì)。在實(shí)驗(yàn)中,針對(duì)非線性程度不同的兩種系統(tǒng),分別采用五種粒子濾波算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果證明,本文所提出算法的各方面性能都明顯優(yōu)于其他四種粒子濾波算法。

    標(biāo)簽: 粒子濾波 算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-24

    上傳用戶:hzy5825468

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