改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用

对推广卡尔曼滤波算法进行了改进,提出了运用自适应门限滤除不可信观测向量的方法。在复杂多变的电磁环境中,有效的剔除不可信观测向量和防止有用信息的丢失一直是一对矛盾。改进的算法通过新息序列方差的统计信息确定自适应门限,并且对观测向量的每一个元素分别进行判决。仿真结果证明,该算法能够在防止有用信息丢失的同时有效剔除不可信观测向量,进而减小导引头的滤波误差。     

基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的设计及应用

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的一般设计方法,并将此方法运用于舰船INS/GPS/Loran-c组合导航系统中.理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器的设计合理,算法具有全局最优性,能够提高系统的导航精度和容错能力.     

卡尔曼滤波算法的几何解释

对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼波滤器的设计及应用

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的一般设计方法,并将此方法运用于舰船INS/GPS/Loran-c组合导航系统中。理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器的设计合理,算法具有全局最优性,能够提高系统的导航精度和容错能力。     

导弹组合制导控制系统的研究

导弹要准确的击中目标,制导技术是关键的环节。目前GPS技术的发展和应用,推动了导弹采用GPS/INS组合制导技术的发展。本文设计采用了GPS/INS组合制导技术的导弹制导控制系统,对GPS/INS组合制导技术进行了研究,并对其中采用的卡尔曼滤波算法进行了详细的介绍。