检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京航空航天大学电子信息工程学院203教研室,北京100083
出 处:《信号处理》2008年第3期476-480,共5页Journal of Signal Processing
基 金:国家自然科学基金(60502019);北京航空航天大学"蓝天新星"计划资助
摘 要:本文重点研究地面运动目标跟踪中利用道路约束提高单目标状态估计精度的方法。按照在Kalman滤波过程中作用的对象,将其归结为三类,即利用道路约束进行量测预处理、模型修正、状态估计处理。首先对这三类方法的原理进行了介绍,给出各自的应用条件。然后将各种方法进行可能的组合,从状态估计精度和计算时间复杂度方面做出了分析。仿真实验将这些方法进行比较,结果表明各种利用道路约束的方法都不同程度地改善了估计性能,且合理的组合可以更有效地利用道路约束,从不同的层面共同提高估计精度。对于各种算法时间复杂度的定量分析,也便于实际应用时对算法的选择。This paper aims to explore methods for ground moving target tracking using road constraint to improve accuracy of state estimate. Some existing methods are categorized to three kinds according to their operating objects, i. e. measurement preprocessing, model modification and state estimate processing. Each of these algorithms' theory is introduced and its application conditions are given. Then some possible combinations of different algorithms are given and analyzed from estimate accuracy and time complexity. Simulations show that all of these algorithms improve tracking performances to some extent. Reasonable combination of them can increase accuracy because of its effective application of road information. Quantitative analysis of time complexity of each algorithm is given to make choice among these algorithms convenient.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TU767.4[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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