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摘要:
针对粒子滤波的粒子退化问题,使用自适应UKF进行重点采样.该方法使用自适应因子调整Unscented Kalman滤波的观测信息与动力学信息之间的权比,使滤波预测值的协方差更趋向真实值.与扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、Unscented Kalman滤波重点采样方法相比,自适应UKF重点采样进一步提高了粒子滤波的精度.
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粒子滤波
自适应机制
样本数目
重采样
建议分布
运动/似然模型
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 采用自适应Unscented Kalman的粒子滤波
来源期刊 大地测量与地球动力学 学科 地球科学
关键词 粒子滤波 Unscented Kalman滤波(UKF) 自适应因子 扩展Kalman滤波(EKF) 重点采样
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 理论、方法研究
研究方向 页码范围 87-91
页数 5页 分类号 P207+.1
字数 2426字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-5942.2008.03.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 聂建亮 长安大学地质与测量工程学院 14 81 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
Unscented Kalman滤波(UKF)
自适应因子
扩展Kalman滤波(EKF)
重点采样
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大地测量与地球动力学
月刊
1671-5942
42-1655/P
大16开
武昌洪山侧路40号
38-194
1981
chi
出版文献量(篇)
4168
总下载数(次)
6
总被引数(次)
34475
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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