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摘要:
为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题,提出一种基于最大似然估计与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法.首先利用最大似然估计算法预测目标的运动轨迹,然后再利用卡尔曼滤波算法对预测结果进行滤波处理,进一步降低定位结果的误差.仿真结果表明,所提算法的定位误差均值为0.64 rn,比通用的最邻近算法性能提升了46.2%,有效提高了系统的精确度及稳定性.
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文献信息
篇名 基于最大似然估计与卡尔曼滤波的室内目标跟踪
来源期刊 移动通信 学科
关键词 室内定位 最大似然估计 卡尔曼滤波
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 研究与探讨|Research and Discussion
研究方向 页码范围 86-90
页数 5页 分类号 TN929.53
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1010.2021.03.018
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
室内定位
最大似然估计
卡尔曼滤波
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
移动通信
月刊
1006-1010
44-1301/TN
大16开
广州市新港中路381号(广州市1003信箱9分箱)
46-181
1973
chi
出版文献量(篇)
9277
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