一种改进的UGPF算法及其在导航问题中的应用

• 作者: 刘建业 周翟和 熊剑 赖际舟
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯粒子滤波 非线性滤波 目标跟踪 重要性密度函数
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 727-730
• 分类号: TP14
• 字数: 3254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2010.06.010

摘要

通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法).该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构.最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建业	南京航空航天大学自动化学院	518	6244	33.0	51.0
2	赖际舟	南京航空航天大学自动化学院	105	1338	20.0	30.0
3	熊剑	南京航空航天大学自动化学院	17	268	11.0	16.0
4	周翟和	南京航空航天大学自动化学院	36	309	10.0	16.0