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容积粒子滤波算法及其应用
容积粒子滤波算法及其应用
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容积粒子滤波算法及其应用
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基于容积粒子滤波的时延差定位估计算法
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<p>在基于粒子滤波的时延差定位估计方法中, 重要密度函数的选取将直接影响估计的性能, 为此, 提出了基<br> 于容积粒子滤波的时延差估计(BCPF-TDE) 算法. 该算法利用最新的数据检测信息, 通过容积卡尔曼滤波(CKF) 获<br> 取粒子滤波的重要性密度函数. 仿真实验表明, 在粒子数目相同的情况下, 基于容积粒子滤波的时延差估计(BCPF-<br> TDE) 方法与基于扩展粒子
基于迭代容积粒子滤波的蒙特卡洛定位算法
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利用容积卡尔曼滤波来设计粒子滤波器的重要性密度函数,并将当前的测量信息迭代到贯序重要性采样(SIS)过程中,进而提出一种基于迭代容积粒子滤波的RSSI(received signal strength indicator)蒙特卡罗定位算法.该算法使用迭代容积粒子滤波对目标位置和无线信道衰减参数同时进行估计,采用迭代的方式对测量方程进行更新,进一步提高无线信道衰减参数的估计精度.仿真结果表明,基于迭
平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用
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容积卡尔曼滤波算法Matlab 程序
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本代码为容积卡尔曼算法的简单程序,仅用于个人研究卡尔曼滤波,不可用于其他用途。转发注明出处。
论文研究-迭代容积平方根粒子滤波.pdf
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为解决先验概率作为重要性密度函数因未融入最新的观测信息而造成测量精度低的问题,提出了迭代容积粒子滤波。此算法采用Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波设计重要性密度函数,在迭代过程中不断修改新息的方差和协方差,使重要性密度函数更接近后验概率密度。此外,为确保状态协方差矩阵的正定性,采用了平方根滤波的思想,通过正交三角分解来代替每次迭代的矩阵开方操作。仿真实验证明,此算法可以提高滤波精度,适用
一种改进的粒子滤波算法 (2012年)
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针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化现象而导致滤波精度低的问题,研究了容积粒子滤波算法,利用最新提出的容积卡尔曼滤波算法,在粒子滤波观测更新过程中计算分布函数的均值和方差,得到能够更准确的表示概率密度...
自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法 (2013年)
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提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,强迫输出残差序列正交,使得算法具有应对...
容积卡尔曼滤波(CKF)和嵌入式容积卡尔曼滤波(ECKF)
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一个BOT的四维模型,内有容积卡尔曼滤波算法(CKF)和本人所提的嵌入式容积卡尔曼滤波(ECKF)算法的比较
迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用
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基于GPR模型的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法
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非常好的文章,2013年新文献,可以参考下。
论文研究-基于Huber的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法.pdf
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为提高随机变量非高斯分布时高阶容积卡尔曼滤波(High-degree Cubature Kalman Filter,HCKF)算法的鲁棒性,提出了一种基于Huber方法的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。从近似贝叶斯估计角度解释了Huber方法作用于...
ckf4.rar_滤波算法_目标跟踪 容积卡尔曼滤波算法_非线性滤波
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一种非线性滤波算法 在目标跟踪中的应用
迭代容积粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用
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平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用 (2011年)
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针对使用扩展卡尔曼算法( extended Kalman filter,EKF)对复杂非线性状态估计时收敛速度慢、估计精 度低的问题,提出一种平方根容积滤波算法( square root cubature Kalman filter,SRCKF)。SRCKF使用基于容积原 则的...
容积卡尔曼滤波CKF-三维目标跟踪.zip
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容积卡尔曼滤波算法CKF 仿真场景为三维雷达目标跟踪 并与无迹卡尔曼滤波算法比较了性能 MATLAB仿真仿真实现; 蒙特卡洛仿真实验, 输出:三维跟踪轨迹,各纬度跟踪轨迹,估计均方误差RMSE,位置RMSE,速度RMSE. 对应...
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