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截断的自适应容积粒子滤波器 被引量:5
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作者 张勇刚 程然 +1 位作者 黄玉龙 李宁 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期382-391,共10页
在现有的高斯粒子滤波算法(Gaussian particle filter,GPF)中,粒子的重要性密度函数是由高斯滤波器(Gaussian filter,GF)结合当前最新量测来构建的。在高精度、强非线性的量测条件下,传统GF并不能很好地近似状态真实后验概率密度函数,... 在现有的高斯粒子滤波算法(Gaussian particle filter,GPF)中,粒子的重要性密度函数是由高斯滤波器(Gaussian filter,GF)结合当前最新量测来构建的。在高精度、强非线性的量测条件下,传统GF并不能很好地近似状态真实后验概率密度函数,为了解决这一问题,提出一种截断的自适应容积卡尔曼滤波器,并用其来构建粒子的重要性密度函数,从而推导出了截断的自适应容积粒子滤波器。仿真表明,在高精度、强非线性的量测条件下,所提出的滤波算法比现有的GPF具有更高的估计精度。 展开更多
关键词 截断的自适应容积粒子滤波器 后验概率密度函数 高精度 强非线性
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EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较 被引量:40
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作者 万莉 刘焰春 皮亦鸣 《雷达科学与技术》 2007年第1期13-16,共4页
雷达系统的非线性目标跟踪已被人们广泛重视。扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将卡尔曼滤波器(KF)局部线性化,其算法简单、计算量小,适用于弱非线性、高斯环境下。不敏卡尔曼滤波器(UKF)是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,在高斯环境... 雷达系统的非线性目标跟踪已被人们广泛重视。扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将卡尔曼滤波器(KF)局部线性化,其算法简单、计算量小,适用于弱非线性、高斯环境下。不敏卡尔曼滤波器(UKF)是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,在高斯环境中,对任何非线性系统都有较好的跟踪性能。粒子滤波器(PF)是用随机样本来近似状态后验概率密度函数,适用于任何非线性非高斯系统。文中通过仿真实验,对三者的性能进行了仿真比较,结果证明在复杂的非高斯非线性环境中,粒子滤波器的性能明显优于另外两种滤波器,但计算复杂,耗时长。 展开更多
关键词 目标跟踪 后验概率密度函数 非线性滤波 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波
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基于最差情况性能优化的稳健盲波束形成算法
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作者 宋昕 汪晋宽 王彬 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期364-367,共4页
针对在实际通信应用中存在导向向量偏差的情况下,阵列输出的信干噪比SINR性能急剧下降的问题,提出了稳健受限LSCMA算法,并对其输出性能进行了理论分析.该算法利用后验概率密度函数估计信号导向向量,并增加权向量的二次型约束,降低了信... 针对在实际通信应用中存在导向向量偏差的情况下,阵列输出的信干噪比SINR性能急剧下降的问题,提出了稳健受限LSCMA算法,并对其输出性能进行了理论分析.该算法利用后验概率密度函数估计信号导向向量,并增加权向量的二次型约束,降低了信号波达方向的不确定性,提高了对信号导向向量偏差的稳健性,使阵列输出的信干噪比SINR接近最优值.仿真实验表明,所提稳健受限LSCMA算法比传统线性受限LSCMA算法的输出性能要好,更适合实际的通信环境. 展开更多
关键词 盲自适应波束形成 信干噪比 最差情况性能优化 后验概率密度函数 导向向量偏差
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一种粒子滤波的改进算法 被引量:3
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作者 汲清波 杨洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第17期47-50,共4页
在强非线性、非高斯系统、高精度测量的环境下,针对粒子滤波(PF)算法的跟踪性能降低问题,提出一种PF的改进算法。由于PF算法的计算量虽然小但精度不高,而无迹粒子滤波(UPF)算法精度虽然很高但计算量过大,结合PF算法计算量小和UPF算法精... 在强非线性、非高斯系统、高精度测量的环境下,针对粒子滤波(PF)算法的跟踪性能降低问题,提出一种PF的改进算法。由于PF算法的计算量虽然小但精度不高,而无迹粒子滤波(UPF)算法精度虽然很高但计算量过大,结合PF算法计算量小和UPF算法精度高的优势,提出一种PF改进算法。对PF、UPF和PF改进算法三种跟踪算法进行了仿真,结果表明,改进PF算法的跟踪精度和UPF的跟踪精度相当,但所需运算时间仅为UPF算法的35%左右。 展开更多
关键词 粒子滤波 无迹粒子滤波 后验概率密度函数 非线性滤波
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