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摘要:
拓展卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证滤波器算法在实际应用中具有收敛性.为克服滤波发散,基于衰减记忆扩展卡尔曼滤波,利用系统新的量测值对估计值进行修正或进行系统模型的修正,引入衰减因子加强当前数据的权系数,在一定程度上克服线性化和时变等因素造成模型不准而引起的滤波发散。实验结果表明,该算法对道路中运动车辆有良好的跟踪效果,对噪声统计特性的不确定性也有较好的适应性。
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文献信息
篇名 拓展卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的改进及应用
来源期刊 现代计算机:上半月版 学科 工学
关键词 滤波发散 衰减记忆卡尔曼滤波 目标跟踪
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 11-14
页数 4页 分类号 TN953
字数 语种
DOI
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 陈军 武汉科技大学计算机科学与技术学院 14 70 5.0 8.0
2 丁胜 武汉科技大学计算机科学与技术学院 22 175 6.0 13.0
3 张建帆 武汉科技大学计算机科学与技术学院 2 4 1.0 2.0
4 魏杰 武汉科技大学计算机科学与技术学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
滤波发散
衰减记忆卡尔曼滤波
目标跟踪
研究起点
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研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
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44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
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