| UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用 | |
| 吴玲 ; 卢发兴 ; 刘忠 ; WU Ling ; LU Fa-xing ; LIU Zhong | |
| 2010-06-09 ; 2010-06-09 | |
| 关键词 | 卡尔曼滤波 无迹变换 方位角预测 纯方位跟踪 Kalman filter unscented transformation bearing prediction bearings-only tracking TN953 |
| 其他题名 | UKF algorithm and its applications to passive target tracking |
| 中文摘要 | 利用了一种用于非线性系统的,基于无迹变换的Kalman滤波算法的一个新的扩展方法—UKF,推导了应用于方位角预测和纯方位跟踪两个方面的UKF滤波算法,并给出了具体步骤。仿真说明了在目标跟踪领域,应用该方法比以往EKF类的方法在滤波精度上明显提高,并且在实际应用中,由于该算法实现简单、计算量小而增强了可用性。; A new extension of Kalman Filter to nonlinear system-UKF algorism is introduced and applied to bearing predicting and bearing-only tracking. The simulations illustrate that UKF outperforms EKF in accuracy and easy-implementation which make it more feasible to use. |
| 语种 | 中文 ; 中文 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://hdl.handle.net/123456789/53425]  |
| 专题 | 清华大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴玲,卢发兴,刘忠,等. UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用[J],2010, 2010. |
| APA | 吴玲,卢发兴,刘忠,WU Ling,LU Fa-xing,&LIU Zhong.(2010).UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用.. |
| MLA | 吴玲,et al."UKF算法及其在目标被动跟踪中的应用".(2010). |
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