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]南京理工大学泰州科技学院,江苏泰州225300 [2]南京理工大学能源与动力工程学院,江苏南京210094
出 处:《南京理工大学学报》2015年第5期614-618,共5页Journal of Nanjing University of Science and Technology
基 金:国家自然科学基金(11176012)
摘 要:该文分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)的基本原理和特点,并以跟踪系统和捷联惯导系统(SINS)的动基座对准为对象,分别采用这两种算法对其进行了仿真。仿真结果表明,UKF的滤波精度高于EKF,说明对于强非线性系统,UKF比EKF具有更强的优越性,可以广泛应用在目标跟踪系统和航天航空领域。This paper especially analyzes the basic principles and characteristics of extended Kalman filter( EKF) and unscented Kalman filter( UKF). Simulations are made in one-dimensional nonlinear tracking system and the moving base of strapedown inertial navigation systems( SINS) alignment. The results demonstrate that the precision of UKF is higher than that of EKF for the nonlinear system,and it can be widely used for the target tracking and the aerospace.
分 类 号:TP212[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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:216.73.216.62