卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用仿真matlab源码

目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。本文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。

2022-01-12
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传统组合导航中的实用Kalman滤波技术评述

在随机线性系统建模准确的情况下,Kalman滤波是线性最小方差无偏估计。针对传统惯导/卫导组合导航的实际应用,难以精确建模,给出了常用的建模方法、状态量选取原则、离散化方法及滤波快速计算方法。讨论了平方根滤波、自适应滤波、联邦滤波和非线性滤波等技术的适用场合,并给出了使用建议。针对前人研究可观测度中未考虑随机系统噪声的缺陷,提出了更加合理的以初始状态均方误差阵为参考的可观测度定义和分析方法。提出了均方误差阵边界限制方法,可有效抑制滤波器的过度收敛和滤波发散。该讨论可为工程技术人员提供一些有实用价值的参考。

2022-01-11
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群目标跟踪技术综述

根据研究重点的不同,从群目标跟踪的建模和滤波算法方面展开综述,主要包括:量测处理、扩展外形建模、内部关系建模、群分裂/合并建模以及滤波算法等.最后,基于群目标跟踪现有研究进展和未来可能面临的挑战,对群目标跟踪领域需要重点研究和关注的方向作了展望.

2022-01-11
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卡尔曼滤波在地面沉降GNSS监测中的应用

本文以山西省西山煤田某一工作面为试验区，在分析地面沉降全球卫星导航系统（GNSS）监测数据特征的基础上，利用两种卡尔曼滤波方法（普通和总体卡尔曼滤波）对矿区地面沉降GNSS监测数据进行了处理与评价，同时对比了两种卡尔曼滤波方法的均方根误差分布情况。试验结果表明，两种滤波方法的滤波结果与观测值趋势大致相同，但存在少数异常点。下沉量越大的监测点，滤波结果与观测值的差异越大，但总体卡尔曼滤波的差异明显小于普通卡尔曼滤波，特别是对于下沉量较大的监测点。下沉量越大的监测点，其均方根误差越大，总体卡尔曼滤增大的速度远小于普通卡尔曼滤波，总体卡尔曼滤波均方根误差的最大值小于0.1 m，普通卡尔曼滤波的则接近0.4 m。

2022-01-11
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面向有色测量噪声下UWB/INS组合行人导航的分布式卡尔曼滤波

为了降低室内环境下INS/UWB组合导航中有色测量噪声（CMN）对导航精度的影响，本文对高斯-马尔可夫CMN下的分布式KF（dKF）进行了改进，使用可变CFM，使CFM能够随着导航环境的变化而变化。针对分布式KF，局部滤波器利用INS和UWB分别测量的距离之差作为其观测量，对目标行人的位置进行预估。在此基础上，主滤器通过融合局部滤波器的估计值来估计目标行人当前时刻的位置。实验表明，与标准dKF相比，使用可变CFM改进的dKF可以将定位均方根误差（RMSE）降低26.85%。

2022-01-11
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IDC百度2021年中国人工智能助力双碳目标达成白皮书45页

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艾瑞咨询2021年中国AI中台赋能城市空间管理白皮书38页

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亦来云区块链白皮书

2022-01-10
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