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具有乘性噪声和随机量测时滞的目标跟踪算法
具有乘性噪声和随机量测时滞的目标跟踪算法
作者:
吴骁航
宋申民
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高斯滤波
容积卡尔曼滤波
乘性噪声
随机时滞
摘要:
针对在机动目标跟踪过程中产生的乘性量测噪声与随机量测时滞问题,提出了一种改进的高斯滤波(GF)算法,并给出了该算法的一种具体实现形式——随机时滞和乘性噪声容积卡尔曼滤波器(CKF-RDMN).首先,利用一组满足伯努利分布的随机序列描述随机出现的量测时滞现象.其次,利用乘性噪声满足高斯条件分布的特性,改进量测更新过程.最后依据三阶球径容积法则,对高斯积分进行求解.由于该算法是对经典GF算法的改进,因此,也可作为通用的滤波框架解决上述问题.通过与推广无迹卡尔曼滤波和推广扩展卡尔曼滤波对比,仿真结果表明,CKF-RDMN在解决乘性量测噪声与随机量测时滞问题时,具有更高的估计精度.
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状态估计
目标跟踪中的观测时间控制算法
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(/年)
文献信息
篇名
具有乘性噪声和随机量测时滞的目标跟踪算法
来源期刊
中国惯性技术学报
学科
航空航天
关键词
高斯滤波
容积卡尔曼滤波
乘性噪声
随机时滞
年,卷(期)
2017,(1)
所属期刊栏目
控制与动力学
研究方向
页码范围
128-135
页数
8页
分类号
V448.133
字数
6287字
语种
中文
DOI
10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2017.01.026
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
宋申民
哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心
105
1195
19.0
25.0
2
吴骁航
哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心
1
6
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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乘性噪声
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国惯性技术学报
主办单位:
中国惯性技术学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-6734
CN:
12-1222/O3
开本:
大16开
出版地:
天津市邮政63分箱75分箱
邮发代号:
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2949
总下载数(次)
4
总被引数(次)
30775
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:
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