尺度因子自适应的UKF算法在目标跟踪中的应用

侯建华; 刘倩; 笪邦友; 马晓路

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尺度因子自适应的UKF算法在目标跟踪中的应用

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针对传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法不能根据场景变化而自适应调整尺度因子α的问题,提出了一种改进算法,该算法利用UKF非线性近似的预测值与真实值之间的误差来调节α,并对采样策略进行了修正.将此方法应用于目标跟踪的仿真实验表明:该算法与使用尺度因子最优经验值的UKF算法精度相当,具有很好的跟踪性能和实用性.

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来源
《中南民族大学学报：自然科学版》 |2012年第2期|85-89|共5页
作者
侯建华; 刘倩; 笪邦友; 马晓路;
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作者单位

中南民族大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP919.81;
关键词
无迹卡尔曼滤波; 尺度因子自适应; 比例修正; 目标跟踪; 实用性;

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