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基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD多目标跟踪算法
被引量:
2
1
作者
冉星浩
陶建锋
贺思三
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2018年第6期68-73,共6页
针对杂波环境下高斯混合粒子PHD面临的跟踪精度低、滤波发散等问题,提出基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD算法。该算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取二阶中心差分滤波方法来得到最优的重要性密度函数,充分利用了量测...
针对杂波环境下高斯混合粒子PHD面临的跟踪精度低、滤波发散等问题,提出基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD算法。该算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取二阶中心差分滤波方法来得到最优的重要性密度函数,充分利用了量测信息对采样粒子进行更新,使得粒子分布更加接近目标真实的后验分布,然后对PHD进行更新。仿真结果表明,该算法能在杂波环境下有效地跟踪多个目标,与高斯混合粒子PHD算法相比,状态估计更加接近真实值,大大提高了跟踪精度和系统稳定性。
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关键词
概率假设密度
滤波
二阶中心差分滤波
多目标跟踪
高斯混合粒子PHD
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职称材料
二阶中心差分粒子滤波FastSLAM算法
被引量:
13
2
作者
代嘉惠
许鹏程
李小波
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1382-1390,共9页
为改善机器人同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法中非线性系统状态估计精度不高,计算繁杂的问题,本文创新性地提出了基于二阶中心差分滤波并融合最新观测数据来产生建议分布函数的新算法.新算法基于二阶s...
为改善机器人同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法中非线性系统状态估计精度不高,计算繁杂的问题,本文创新性地提出了基于二阶中心差分滤波并融合最新观测数据来产生建议分布函数的新算法.新算法基于二阶sterling插值公式处理SLAM中的非线性系统问题,无须计算雅可比矩阵,容易实现.此外,该算法使用Cholesky分解技术,在SLAM概率估计中直接依据协方差平方根因子进行传播,保证协方差矩阵正定性的同时减小了局部线性化的截断误差.仿真试验表明,在粒子数相同的情况下,二阶中心差分FastSLAM(secondorder FastSLAM, SOFastSLAM)在不同噪声条件下的估计精度均优于FastSLAM2.0和UFastSLAM算法,且用时最少,证实了SOFastSLAM算法的优越性.
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关键词
FASTSLAM
即时定位与地图构建
协方差矩阵
粒子
滤波
二阶
中
心
差分
粒子
滤波
移动机器人
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职称材料
复杂环境下探测器高精度自主导航算法研究
被引量:
3
3
作者
高越
曹梦龙
王啸宇
《电子测量技术》
北大核心
2022年第3期61-66,共6页
为提高探测器在复杂深空环境中自主导航精度,提出基于二阶中心差分法和PCA模型改进的粒子滤波算法。首先通过二阶中心差分滤波方法获取最优的重要性密度函数,采用对称比例的采样算法从中进行样本点采样;然后通过引入主成分分析法对采集...
为提高探测器在复杂深空环境中自主导航精度,提出基于二阶中心差分法和PCA模型改进的粒子滤波算法。首先通过二阶中心差分滤波方法获取最优的重要性密度函数,采用对称比例的采样算法从中进行样本点采样;然后通过引入主成分分析法对采集的样本集进行预处理,引入比例缩放因子,对粒子集合进行粒子重采样。通过仿真实验,此方法能够在很大程度上改进粒子滤波算法中出现的粒子退化的问题,使跟踪系统平均误差达到0.429,提高算法的跟踪精度和稳定性,实现探测器复杂环境下高精度自主导航。
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关键词
改进粒子
滤波
算法
自主导航
二阶中心差分滤波
主成分分析法
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职称材料
题名
基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD多目标跟踪算法
被引量:
2
1
作者
冉星浩
陶建锋
贺思三
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2018年第6期68-73,共6页
基金
国家自然科学基金项目资助(61501495)
文摘
针对杂波环境下高斯混合粒子PHD面临的跟踪精度低、滤波发散等问题,提出基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD算法。该算法在传统的高斯混合粒子PHD滤波的基础上,采取二阶中心差分滤波方法来得到最优的重要性密度函数,充分利用了量测信息对采样粒子进行更新,使得粒子分布更加接近目标真实的后验分布,然后对PHD进行更新。仿真结果表明,该算法能在杂波环境下有效地跟踪多个目标,与高斯混合粒子PHD算法相比,状态估计更加接近真实值,大大提高了跟踪精度和系统稳定性。
关键词
概率假设密度
滤波
二阶中心差分滤波
多目标跟踪
高斯混合粒子PHD
Keywords
probability hypothesis
second-order central difference filter
multiple target tracking
Gauss hybrid particles PHD
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
二阶中心差分粒子滤波FastSLAM算法
被引量:
13
2
作者
代嘉惠
许鹏程
李小波
机构
重庆大学资源及环境科学学院
中煤科工集团重庆研究院有限公司
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1382-1390,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61164015
61305132)
江西省自然科学基金项目(20151BAB207043)资助~~
文摘
为改善机器人同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法中非线性系统状态估计精度不高,计算繁杂的问题,本文创新性地提出了基于二阶中心差分滤波并融合最新观测数据来产生建议分布函数的新算法.新算法基于二阶sterling插值公式处理SLAM中的非线性系统问题,无须计算雅可比矩阵,容易实现.此外,该算法使用Cholesky分解技术,在SLAM概率估计中直接依据协方差平方根因子进行传播,保证协方差矩阵正定性的同时减小了局部线性化的截断误差.仿真试验表明,在粒子数相同的情况下,二阶中心差分FastSLAM(secondorder FastSLAM, SOFastSLAM)在不同噪声条件下的估计精度均优于FastSLAM2.0和UFastSLAM算法,且用时最少,证实了SOFastSLAM算法的优越性.
关键词
FASTSLAM
即时定位与地图构建
协方差矩阵
粒子
滤波
二阶
中
心
差分
粒子
滤波
移动机器人
Keywords
FastSLAM
simultaneous localization and mapping
covariance matrix
particle filter
second order central difference particle filter
mobile robot
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
复杂环境下探测器高精度自主导航算法研究
被引量:
3
3
作者
高越
曹梦龙
王啸宇
机构
青岛科技大学自动化与电子工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第3期61-66,共6页
基金
“863”国家重点研究计划项目(2019YFA0706500)资助。
文摘
为提高探测器在复杂深空环境中自主导航精度,提出基于二阶中心差分法和PCA模型改进的粒子滤波算法。首先通过二阶中心差分滤波方法获取最优的重要性密度函数,采用对称比例的采样算法从中进行样本点采样;然后通过引入主成分分析法对采集的样本集进行预处理,引入比例缩放因子,对粒子集合进行粒子重采样。通过仿真实验,此方法能够在很大程度上改进粒子滤波算法中出现的粒子退化的问题,使跟踪系统平均误差达到0.429,提高算法的跟踪精度和稳定性,实现探测器复杂环境下高精度自主导航。
关键词
改进粒子
滤波
算法
自主导航
二阶中心差分滤波
主成分分析法
Keywords
improved particle filter algorithm
autonomous navigation
second order central difference filtering
principal component analysis
分类号
V448.224 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二阶中心差分滤波的高斯混合粒子PHD多目标跟踪算法
冉星浩
陶建锋
贺思三
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2018
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
二阶中心差分粒子滤波FastSLAM算法
代嘉惠
许鹏程
李小波
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
复杂环境下探测器高精度自主导航算法研究
高越
曹梦龙
王啸宇
《电子测量技术》
北大核心
2022
3
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职称材料
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