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为了提高对目标跟踪的位置估计精度,提出基于无迹卡尔曼滤波的移动目标跟踪UKTT算法。UKTT算法先获取移动目标与锚节点间的接收信号强度指示RSSI值,再依据这些RSSI值训练通用回归神经网络GRNN模型,并由GRNN初步估计目标位置,再由无迹卡尔曼滤波UKF修正目标位置的估计值。仿真结果表明,提出的UKTT算法提高了对目标位置的估计精度。 相似文献
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声探测技术用于低空低速飞行目标的跟踪定位,而红外图像探测器能跟踪中低空飞行目标。然而现在缺乏能处理两种或两种以上探测系统的硬件平台。基于这种现状,设计了一个硬件融合平台,既可以用于红外机动目标的跟踪,也可以用于声探测目标的定位处理。融合平台的设计,不仅弥补了不同平台之间的缺陷,又发挥各探测平台的优点。系统整体设计框架采用DM642+FPGA。在声探测软件设计中,设计了UART驱动,并用C语言编写了伪线性卡尔曼滤波定位算法,并且成功将跟踪算法移植到了硬件平台中,有效跟踪到飞行目标。 相似文献
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基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能. 相似文献