计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
7期
1-3,15
,共4页
目标跟踪%粒子滤波%高斯和求积分卡尔曼滤波
目標跟蹤%粒子濾波%高斯和求積分卡爾曼濾波
목표근종%입자려파%고사화구적분잡이만려파
在实际的目标跟踪场景中,普遍存在非高斯过程噪声和/或量测噪声,以及非高斯先验信息等情况,针对这一问题,提出一种新的解决非线性/非高斯系统滤波问题的非线性滤波算法,即高斯和求积分卡尔曼滤波(GSQKF)算法.仿真实验将新算法与标准的粒子滤波算法进行了比较,表明新算法是一种非常有效的非线性滤波算法.
在實際的目標跟蹤場景中,普遍存在非高斯過程譟聲和/或量測譟聲,以及非高斯先驗信息等情況,針對這一問題,提齣一種新的解決非線性/非高斯繫統濾波問題的非線性濾波算法,即高斯和求積分卡爾曼濾波(GSQKF)算法.倣真實驗將新算法與標準的粒子濾波算法進行瞭比較,錶明新算法是一種非常有效的非線性濾波算法.
재실제적목표근종장경중,보편존재비고사과정조성화/혹량측조성,이급비고사선험신식등정황,침대저일문제,제출일충신적해결비선성/비고사계통려파문제적비선성려파산법,즉고사화구적분잡이만려파(GSQKF)산법.방진실험장신산법여표준적입자려파산법진행료비교,표명신산법시일충비상유효적비선성려파산법.
