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matlab例程 利用Kalman filter和Unscented filter对坠落物进行估测,证明后者算法优于前者
利用Kalman filter和Unscented filter对坠落物进行估测,证明后者算法优于前者
数学计算 使用Unscented Kalman Filter进行SLAM
使用Unscented Kalman Filter进行SLAM，主要用于机器人定位和地图自动绘制，UKF的效果要优于EKF，当然计算量也大些。
matlab例程 neural network trained with unscented kalman filter
neural network trained with unscented kalman filter
matlab例程 unscented kalman filter
unscented kalman filter
matlab例程 unscented kalman filter for optimization
unscented kalman filter for optimization
通讯/手机编程 通用的unscented 卡尔曼滤波器是现在应用最广泛的非线性卡尔曼滤波器 又叫做sp 卡尔曼滤波器
通用的unscented 卡尔曼滤波器是现在应用最广泛的非线性卡尔曼滤波器 又叫做sp 卡尔曼滤波器
通信网络 基于UKF的组网雷达误差配准方法研究
针对多目标情况下雷达组网的误差配准问题，提出了一种基于不敏卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）和最优压缩的系统偏差稳健估计方法。该算法将目标的运动状态和传感器系统偏差组合在同一状态方程中，构建扩维的系统偏差动态方程，接着采用UKF的方法对目标状态和系统偏差进行联合估计。然后通过对多个估计结果的进 ...
通讯编程文档 工学博士学位论文 目前
工学博士学位论文
目前，扩展卡尔曼滤波是研究初始对准和惯性/GPS组合导航问题的一个主要手段。
但初始对准和惯性/GPS组合导航问题本质上是非线性的，对模型进行线性化的扩展卡
尔曼滤波在一定程度上影响了系统的性能。近年来，直接使用非线性模型的
UKF(Unscented Kalman Filtering, UKF)和粒子滤波，正在逐渐成为研究非 ...
matlab例程 ％ PURPOSE : Demonstrate the differences between the following filters on the same problem: ％ ％ 1)
％ PURPOSE : Demonstrate the differences between the following filters on the same problem:
％
％ 1) Extended Kalman Filter (EKF)
％ 2) Unscented Kalman Filter (UKF)
％ 3) Particle Filter (PF)
％ 4) PF with EKF proposal (PFEKF)
％ 5) PF with UKF proposal (PFUKF)
数值算法/人工智能 粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视
粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视，该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上，本文提出一种新型粒子滤波算法。首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计，然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状 ...