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
作 者:侯建华[1] 刘倩[1] 笪邦友[1] 马晓路[1]
机构地区:[1]中南民族大学电子信息工程学院,武汉430074
出 处:《中南民族大学学报(自然科学版)》2012年第2期85-89,共5页Journal of South-Central University for Nationalities:Natural Science Edition
基 金:国家自然科学基金资助项目(61141010);武汉市科技供需对接计划项目(201051824575)
摘 要:针对传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法不能根据场景变化而自适应调整尺度因子α的问题,提出了一种改进算法,该算法利用UKF非线性近似的预测值与真实值之间的误差来调节α,并对采样策略进行了修正.将此方法应用于目标跟踪的仿真实验表明:该算法与使用尺度因子最优经验值的UKF算法精度相当,具有很好的跟踪性能和实用性.To improve the adaptivity of the standard Unscented Kalman filter (UKF) to scene change, an adaptive UKF is proposed based on the scale factor. The scale factoris adjusted by the error between the non-linear approximation of the UKF prediction and the true value. Then the sampling strategy is also revised. The proposed method is applied to target tracking. The simulation results show that compared the standard UKF with the optimum empirical value, the new algorithm has the comparable tracking performance and satisfactory practicality in the application of object tracking.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.249