原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对传感器量测信息异常与传感器之间数据传输错误,融合系统中的数据会出现异常值(outlier)的目标跟踪问题,提出了一种集中式非线性抗差卡尔曼滤波算法。该方法应用鲁棒统计理论,通过设计代价函数来对系统的量测噪声方差进行重新构造,并利用标准无味卡尔曼滤波(U KF )的观测更新算法对非线性观测方程进行滤波。该方法无须对观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的同时不损失U KF的滤波精度。通过一个简明实例说明了该方法在量测出现异常值的情况下依然能对目标进行有效的跟踪滤波,鲁棒性和滤波精度优于传统的Huber鲁棒跟踪方法。
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加权观测融合
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弹道目标跟踪
扩展卡尔曼滤波
无味卡尔曼滤波
有限差分
内容分析
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文献信息
篇名 集中式非线性抗差卡尔曼滤波算法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 目标跟踪 代价函数 量测噪声方差 无味卡尔曼滤波 鲁棒性
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2967-2969
页数 3页 分类号 TN911.2
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.021
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 颜冰 海军工程大学兵器工程系 51 197 7.0 11.0
2 陈浩文 国防科学技术大学电子工程学院 2 109 2.0 2.0
3 黄珏 海军工程大学兵器工程系 4 14 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
代价函数
量测噪声方差
无味卡尔曼滤波
鲁棒性
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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