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信任自适应事件触发鲁棒扩展卡尔曼融合滤波的目标跟踪
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作者 朱洪波 金嘉慧 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2694-2702,共9页
在资源受限移动无线传感器网络(MWSN)下的目标跟踪问题中,考虑到目标运动建模与接收信号强度(RSS)的不确定性,该文提出一种信任自适应事件触发鲁棒扩展卡尔曼融合滤波方法。首先,设计一种信任自适应事件驱动锚点调度与信息交互机制,其... 在资源受限移动无线传感器网络(MWSN)下的目标跟踪问题中,考虑到目标运动建模与接收信号强度(RSS)的不确定性,该文提出一种信任自适应事件触发鲁棒扩展卡尔曼融合滤波方法。首先,设计一种信任自适应事件驱动锚点调度与信息交互机制,其能适应目标周围信任锚点的分布,动态调度接近期望数量的信任锚点及其与移动目标间的信息交互,旨在确保信任测量下减少系统的电能、计算和带宽资源消耗。同时,构建一种基于均值漂移的鲁棒扩展卡尔曼信任融合滤波算法,通过对均匀分布的过程噪声协方差和测量噪声协方差进行随机采样,补偿运动建模和接收信号强度量化的不确定性,并仅对信任节点测量进行自适应权重融合估计,以改善目标跟踪的稳定性、鲁棒性与精确性。仿真结果表明:所提方法在降低电能、计算及带宽资源消耗的同时,提高了移动目标的跟踪精度,并展现出了对不确定性和异常节点测量的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 移动无线传感器网络 事件触发 扩展卡尔曼融合滤波 接收信号强度
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基于扩展卡尔曼滤波与机器视觉融合的道路侧向坡度估计 被引量:2
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作者 严运兵 岳铭浩 李海玮 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期605-616,625,共13页
为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与机器视觉(VB)融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速... 为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与机器视觉(VB)融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速度乘以适当增益解耦出车辆侧倾角,得到EKF道路侧向坡度估计值;其次,通过视觉成像原理分析二维图像中道路侧向坡度与图像中相关参数的几何关系,得到VB道路侧向坡度估计值;最后,通过数据融合得到最终的道路侧向坡度估计值,使估计结果冗余互补。仿真和实车试验结果表明,该融合算法能够适用于道路侧向坡度变化的坡道,并显著提高了估计精度。 展开更多
关键词 侧向坡度 坡度估计 扩展卡尔曼滤波 机器视觉 数据融合
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基于扩展卡尔曼滤波的清仓机器人位姿识别方法 被引量:2
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作者 李贵虎 高贵军 +1 位作者 李军霞 贾雪峰 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期99-106,共8页
煤矿水仓巷道光照强度不均匀且结构化特征明显,传统基于视觉的机器人位姿识别方法识别不准确,而单一的机器人定位技术如自适应蒙特卡洛(AMCL)方法随着清仓机器人的长时间运行,输出的位姿信息存在较大累计误差,易出现煤泥清理不干净、与... 煤矿水仓巷道光照强度不均匀且结构化特征明显,传统基于视觉的机器人位姿识别方法识别不准确,而单一的机器人定位技术如自适应蒙特卡洛(AMCL)方法随着清仓机器人的长时间运行,输出的位姿信息存在较大累计误差,易出现煤泥清理不干净、与两侧巷道发生碰撞的情况。针对上述问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的多传感器融合清仓机器人位姿识别方法。首先搭建多传感器融合算法框架,建立里程计、惯性测量装置、激光雷达数据采集模型;其次基于扩展卡尔曼滤波原理,以惯性测量装置角度信息建立观测方程,结合里程计位姿信息,得到第1次融合的清仓机器人位姿矩阵,利用激光雷达的位置信息与之前的位姿矩阵进行迭代,得到第2次融合的清仓机器人位姿矩阵;最后采用互补滤波算法对融合后的清仓机器人位姿矩阵进行处理,输出最终的清仓机器人位姿矩阵。实验结果表明:在直线位姿识别中2次的最大位置误差为0.04 m,最大姿态角误差为0.05 rad;在模拟巷道实验中的最大位置误差为0.1 m,最大姿态角误差为0.085 rad;与AMCL方法相比,基于扩展卡尔曼滤波的清仓机器人位姿识别方法在减少清仓机器人运行过程中的累计误差方面表现出显著的有效性。 展开更多
关键词 煤矿水仓清理 清仓机器人 机器人位姿识别 多传感器融合 扩展卡尔曼滤波 煤泥自主清理
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基于扩展卡尔曼滤波的农机路径跟踪控制算法研究 被引量:5
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作者 钱俊楠 冯桑 +1 位作者 利航 张泳 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第7期215-221,共7页
智能农机的路径跟踪精度受田地地形、农机结构等多因素的影响,会导致压坏滴灌带等严重后果。以棉花播种机为研究对象,提出一种由Stanley跟踪算法和线性二次最优控制(LQR)算法组成的切换式跟踪算法,引导农机快速入线和保持直线精度;另外... 智能农机的路径跟踪精度受田地地形、农机结构等多因素的影响,会导致压坏滴灌带等严重后果。以棉花播种机为研究对象,提出一种由Stanley跟踪算法和线性二次最优控制(LQR)算法组成的切换式跟踪算法,引导农机快速入线和保持直线精度;另外为消除静态横向误差,加入针对航向角误差的扩展卡尔曼滤波器(EKF)。仿真结果显示,切换式跟踪算法在进入目标直线后可有效消除静态横向误差。实车试验结果表明,当给定初始横向误差为0.5 m,速度为3.6 km/h时,入线时间为6.88 s,超调量为0.041 m;当给定初始横向误差为0 m,速度为3.6 km/h时,直线跟踪精度控制在±0.025 m范围内,满足实际农机高精度的直线作业要求,表明该算法具有良好的跟踪精度和抗干扰能力,有利于提升农业生产效率。 展开更多
关键词 智能农机 定位技术 扩展卡尔曼滤波 路径跟踪 自动驾驶
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基于扩展卡尔曼滤波算法的无人机定位 被引量:13
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作者 杨润丰 骆春波 +1 位作者 张智聪 李铭钊 《电讯技术》 北大核心 2016年第1期60-66,共7页
无人机的移动定位是应对无人机机动性和应用环境复杂性的关键技术。为解决无人机中的全球定位系统(GPS)信号失效问题,提出了一种通过机载无线射频的接收信号强度解决定位问题的技术,分别采用扩展卡尔曼滤波方法估计距离和最小二乘方法... 无人机的移动定位是应对无人机机动性和应用环境复杂性的关键技术。为解决无人机中的全球定位系统(GPS)信号失效问题,提出了一种通过机载无线射频的接收信号强度解决定位问题的技术,分别采用扩展卡尔曼滤波方法估计距离和最小二乘方法估计路径损耗因子两种处理方法。理论分析和实验测试结果证实所提算法对有色噪声干扰下的接收信号有较好的增强效果,基于80%的置信水平,新算法相对于白噪声模型将估算误差从9.5 m减少到了4 m,还进一步提供了融合惯性导航的算法。 展开更多
关键词 无人机 移动定位 扩展卡尔曼滤波 距离估算
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基于修正扩展卡尔曼序贯滤波的信息融合算法 被引量:6
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作者 彭志专 冯金富 +1 位作者 聂光戍 谷志勇 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2007年第5期33-36,共4页
针对基于扩展卡尔曼滤波的融合算法存在滤波精度不高的问题,将修正扩展卡尔曼滤波算法与集中式序贯融合算法相结合,用于毫米波雷达和红外传感器目标融合跟踪。即先对毫米波雷达进行修正扩展卡尔曼滤波,再将滤波结果与红外传感器进行融... 针对基于扩展卡尔曼滤波的融合算法存在滤波精度不高的问题,将修正扩展卡尔曼滤波算法与集中式序贯融合算法相结合,用于毫米波雷达和红外传感器目标融合跟踪。即先对毫米波雷达进行修正扩展卡尔曼滤波,再将滤波结果与红外传感器进行融合滤波。仿真结果表明该算法能够提高对机动目标的跟踪精度,增强跟踪系统对环境变化的适应能力。 展开更多
关键词 信息融合 机动目标跟踪 修正扩展卡尔曼滤波 序贯滤波
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新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用 被引量:5
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作者 胡辉 彭雄明 +1 位作者 杨德进 李阳达 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第3期177-182,共6页
当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比... 当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。 展开更多
关键词 GPS 自适应渐消 扩展卡尔曼滤波 定位精度 稳定性
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一种信标水声定位的改进扩展卡尔曼滤波算法 被引量:4
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作者 刘建波 韩树平 +1 位作者 徐景峰 杨刚 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第6期752-757,共6页
水声测距误差通常偏离高斯分布,纯距离扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)定位跟踪算法误差较大。在将测距噪声分为高斯分量和非高斯缓变分量的基础上,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波EKF算法(Improved Extended Kalman Filter... 水声测距误差通常偏离高斯分布,纯距离扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)定位跟踪算法误差较大。在将测距噪声分为高斯分量和非高斯缓变分量的基础上,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波EKF算法(Improved Extended Kalman Filter,IEKF)和初值选取方法。利用仿真实验和湖试对IEKF算法进行了验证,结果表明IEKF算法能够对测距偏差进行跟踪补偿,定位精度明显优于常规EKF算法。 展开更多
关键词 水声定位 测距误差 改进扩展卡尔曼滤波 初值选取
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基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法 被引量:6
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作者 孙琳 李小波 +1 位作者 周青松 单凉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第11期58-61,共4页
提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位... 提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。 展开更多
关键词 无源定位 扩展卡尔曼滤波 多无人飞行器 高量测噪声
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扩展卡尔曼滤波在双基地信息融合中的应用 被引量:2
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作者 王成 王英民 +1 位作者 陶林伟 甘甜 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第9期13-15,30,共4页
研究了扩展卡尔曼滤波理论,给出了双基地声纳系统的测距模型,推导了基于双基地声纳系统方位和距离的目标运动分析方法,给出了扩展卡尔曼滤波算法的模型,提出了给定发射站和接收站信息条件下的扩展卡尔曼滤波融合算法,进行了仿真实验,比... 研究了扩展卡尔曼滤波理论,给出了双基地声纳系统的测距模型,推导了基于双基地声纳系统方位和距离的目标运动分析方法,给出了扩展卡尔曼滤波算法的模型,提出了给定发射站和接收站信息条件下的扩展卡尔曼滤波融合算法,进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,结果表明,所给出的目标运动分析方法提高了目标运动分析的稳定性和全局性。 展开更多
关键词 双基地声纳 信息融合 扩展卡尔曼滤波 目标运动分析
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多频码相结合渐消因子扩展卡尔曼滤波实时定位方法 被引量:1
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作者 陈明剑 周凤歧 李海峰 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第5期117-120,共4页
基于卫星导航定位系统多频载波相位线性组合,采用较长波长的组合波观测值与码观测值,能够较快并准确地获得模糊度,在此基础上,尝试综合利用最小二乘以及渐消因子扩展Kalman滤波技术进行实时单点定位,通过应用分析,获到较好的导航定位结... 基于卫星导航定位系统多频载波相位线性组合,采用较长波长的组合波观测值与码观测值,能够较快并准确地获得模糊度,在此基础上,尝试综合利用最小二乘以及渐消因子扩展Kalman滤波技术进行实时单点定位,通过应用分析,获到较好的导航定位结果,具有一定工程应用价值。 展开更多
关键词 整周模糊度 多频载波相位线性组合 渐消因子扩展卡尔曼滤波 实时定位
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基于扩展卡尔曼滤波的无人机辅助定位研究 被引量:3
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作者 程擎 李怡恒 鲁合德 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第12期93-97,103,共6页
面对城市低空复杂的电磁环境,无人机在运行过程中GNSS信号极易受到干扰,导致定位不准。为提高无人机定位精度,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的数据融合方法,该方法在惯性导航系统的基础上,与基于5G信号的三维定位相融合,并对惯性导航误差... 面对城市低空复杂的电磁环境,无人机在运行过程中GNSS信号极易受到干扰,导致定位不准。为提高无人机定位精度,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的数据融合方法,该方法在惯性导航系统的基础上,与基于5G信号的三维定位相融合,并对惯性导航误差进行修正。软件仿真表明,该方法在缺少有效GNSS信号的情况下将姿态误差和位置误差控制在一定的范围内,提高了无人机的定位精度,视距下的平均位置误差为16.6 cm,相比于融合前定位精度提升了49.7%,使得无人机具有长时间较高定位精度,具有一定的工程实用性。 展开更多
关键词 无人机 组合定位 扩展卡尔曼滤波 5G
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基于扩展卡尔曼滤波的时钟模型辅助定位算法
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作者 宋建材 候春萍 薛桂香 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期740-744,共5页
在城市峡谷、深坑矿、林地周边等应用场合中,由于卫星信号被遮挡导致接收机观测量不足而无法完成导航解算,提出了一种新的时钟模型辅助定位方法,即同时利用伪距和多普勒观测量,通过扩展卡尔曼滤波器实时估算得到接收机钟偏和钟漂参数,... 在城市峡谷、深坑矿、林地周边等应用场合中,由于卫星信号被遮挡导致接收机观测量不足而无法完成导航解算,提出了一种新的时钟模型辅助定位方法,即同时利用伪距和多普勒观测量,通过扩展卡尔曼滤波器实时估算得到接收机钟偏和钟漂参数,并构建时钟模型,在导航信号缺失情况下利用该时钟模型进行辅助定位。仿真分析和车载实验结果表明,该方法在卫星导航信号缺失后仍然能够继续完成实时定位解算,使得系统可用性得到显著改善。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 时钟模型 卫星导航 辅助定位算法
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基于扩展卡尔曼滤波的轮式移动机器人定位技术 被引量:8
14
作者 李昌明 梅莉 秦东兴 《中国测试》 CAS 2011年第6期76-79,共4页
针对单一传感器或现有多传感系统在信息传递提取上的不足,应用一种信息融合方法,对机器人进行相对定位与绝对定位的融合分析,得出机器人的最优位置信息,最终实现了移动机器人的精确定位。首先,采用码盘、陀螺仪进行机器人相对定位,采用... 针对单一传感器或现有多传感系统在信息传递提取上的不足,应用一种信息融合方法,对机器人进行相对定位与绝对定位的融合分析,得出机器人的最优位置信息,最终实现了移动机器人的精确定位。首先,采用码盘、陀螺仪进行机器人相对定位,采用激光雷达进行机器人绝对定位;其次,建立环境地图、传感器及机器人运动模型;最后,以扩展卡尔曼滤波作为多传感器融合技术,建立多传感器信息融合模型,实现精确定位。 展开更多
关键词 移动机器人 定位 扩展卡尔曼滤波 多传感融合 激光雷达
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基于改进扩展卡尔曼滤波的单站无源定位算法 被引量:5
15
作者 马凌 蒋外文 张肖霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期124-127,共4页
为了提高单站无源定位精度,降低定位误差,针对扩展卡尔曼滤波算法存在的不足,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的单站无源定位方法。首先通过采集目标的相关信息,构建单站无源定位数学模型,然后利用改进扩展卡尔曼滤波算法目标位置... 为了提高单站无源定位精度,降低定位误差,针对扩展卡尔曼滤波算法存在的不足,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的单站无源定位方法。首先通过采集目标的相关信息,构建单站无源定位数学模型,然后利用改进扩展卡尔曼滤波算法目标位置进行估计,最后采用数据进行仿真对比实验。结果表明,相对于扩展卡尔曼滤波算法,改进扩展卡尔曼滤波提高了目标定位的精度,削弱异常误差对位置估值的影响。 展开更多
关键词 单站无源定位 扩展卡尔曼滤波算法 定位精度 估计误差
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基于约束渐进扩展卡尔曼滤波的船舶电场跟踪定位方法 被引量:5
16
作者 孙宝全 颜冰 +1 位作者 姜润翔 张伽伟 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2018年第6期30-35,共6页
为了利用船舶静电场实现对目标的跟踪、定位,首先分析了目标船舶的运动特征,建立了其状态空间模型;然后,利用点电源阵列建立了船舶等效源模型,并推导出船舶跟踪的观测方程;最后,根据物理模型,对状态估计量施加了线性约束,从而使其符合... 为了利用船舶静电场实现对目标的跟踪、定位,首先分析了目标船舶的运动特征,建立了其状态空间模型;然后,利用点电源阵列建立了船舶等效源模型,并推导出船舶跟踪的观测方程;最后,根据物理模型,对状态估计量施加了线性约束,从而使其符合物理实际。仿真结果表明:该方法可以对船舶目标进行有效的跟踪定位,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 电场跟踪定位 点电源阵列模型 状态空间模型 渐进扩展卡尔曼滤波
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基于扩展卡尔曼滤波的动态协同定位算法 被引量:5
17
作者 柯明星 吕晶 +1 位作者 童凯翔 朱明 《导航定位学报》 2016年第1期44-49,共6页
卫星导航系统是目前应用最为广泛的一种定位与导航系统,然而在城区、峡谷、森林等复杂条件下其所提供的定位与导航性能会下降甚至无法提供服务。针对该问题,已经有多种卫星导航增强手段被提出,其中,用户间的协同定位由于可以减轻对基础... 卫星导航系统是目前应用最为广泛的一种定位与导航系统,然而在城区、峡谷、森林等复杂条件下其所提供的定位与导航性能会下降甚至无法提供服务。针对该问题,已经有多种卫星导航增强手段被提出,其中,用户间的协同定位由于可以减轻对基础设施的依赖,具有很大发展前景。本文提出了基于扩展卡尔曼的协同定位算法,建立了动态条件下用户的位置速度矢量模型的系统方程,利用该算法在动态协同定位系统中实现对用户的位置和速度的估计。文中论述了算法的详细过程,并通过计算机软件实时产生卫星的三维位置,构建了一个动态用户协同定位场景。数值仿真结果表明,该算法能够有效地估计出用户的位置和速度。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 协同定位 动态系统 性能估计
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基于扩展卡尔曼滤波的时差定位算法 被引量:8
18
作者 蔡明明 王运锋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第4期50-54,共5页
在传统的无源定位中,时差定位因其复杂度低,定位精度高等优点,广泛应用于电子对抗战中。常用的时差定位算法有Taylor算法和Chan算法等,实际应用中考虑到Chan算法的计算速度快,定位精度较精确和Taylor算法收敛速度快等优势,往往结合Taylo... 在传统的无源定位中,时差定位因其复杂度低,定位精度高等优点,广泛应用于电子对抗战中。常用的时差定位算法有Taylor算法和Chan算法等,实际应用中考虑到Chan算法的计算速度快,定位精度较精确和Taylor算法收敛速度快等优势,往往结合Taylor-Chan算法进行联合定位。但当测量误差较大时,Chan算法并不能有效地为Taylor算法提供初值,最终导致最后定位结果发散,使得定位结果出错。针对上述问题,以当前统计模型为基础,文中提出基于扩展卡尔曼滤波的时差定位算法。该算法在Taylor算法需要一个良好的初值估计的基础上,引入了卡尔曼滤波算法,通过最优估计的线性滤波为Taylor算法提供一个稳定的初值。 展开更多
关键词 时差定位 扩展卡尔曼滤波算法 Taylor算法 CHAN算法 当前统计模型
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自适应扩展卡尔曼滤波机械臂末端定位 被引量:9
19
作者 张彦泽 于斌超 +1 位作者 马大智 刘巍 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第10期150-153,158,共5页
为满足工业机械臂末端精确定位的需求,提出了一种适用于“眼在手上”机械臂-相机系统的自适应扩展卡尔曼滤波方法。该方法基于协方差匹配理论通过设置并利用已知的测量噪声协方差更新运动状态噪声协方差增量,实现对运动噪声协方差矩阵... 为满足工业机械臂末端精确定位的需求,提出了一种适用于“眼在手上”机械臂-相机系统的自适应扩展卡尔曼滤波方法。该方法基于协方差匹配理论通过设置并利用已知的测量噪声协方差更新运动状态噪声协方差增量,实现对运动噪声协方差矩阵的精确估计进而实现对机械臂末端运动的精确估计。仿真结果表明,提出的自适应扩展卡尔曼滤波方法实现了比传统的扩展卡尔曼滤波和Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波更好的机械臂末端运动估计,同时在不同的运动噪声协方差输入的情况下,该自适应扩展卡尔曼滤波方法具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 自适应扩展卡尔曼滤波 状态估计 机械臂末端定位 机器人
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不等精度弹道加权融合扩展卡尔曼滤波 被引量:1
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作者 王盛博 杨恒占 钱富才 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第5期115-118,140,共5页
在靶场试验中,针对单台设备难以满足对目标的跟踪定位能力,采用多台经纬仪对目标联合进行跟踪并对测量数据进行事后融合处理提高跟踪精度。采用运动学模型对导弹弹道模型逼近,对多台经纬仪的冗余数据进行扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman... 在靶场试验中,针对单台设备难以满足对目标的跟踪定位能力,采用多台经纬仪对目标联合进行跟踪并对测量数据进行事后融合处理提高跟踪精度。采用运动学模型对导弹弹道模型逼近,对多台经纬仪的冗余数据进行扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)处理,同时对单台设备的弹道参数进行解算;为了得到高精度的弹道参数,对测量中的异常数据识别并进行剔除,然后对当前时刻的弹道精度进行估计作为融合权值,进而自适应调整当前时刻的状态估计得到高精度的弹道轨迹。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 经纬仪 数据融合 扩展卡尔曼滤波
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