作者：杨菁华; 熊智; 刘建业异类传感器信息融合无迹卡尔曼滤波目标定位
摘要：针对传统的目标跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)滤波算法中,多传感器信息融合的前提是所有的传感器观测信息及维数相同,不适用于由多异类传感器组成的观测系统,提出一种改进的UKF滤波算法,以多异类传感器观测量扩展融合后的融合信息为新观测量建立混合坐标系下的非线性测量方程。通过仿真验证,提出的算法可以有效降低目标定位误差。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《传感器与微系统》（CN：23-1537/TN）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《传感器与微系统》编辑部始终坚持质量第一，注重社会效益，发表具有前瞻仰性、先进性、导向性的论文及最新科技、市场信息，为企事业和高校提供先进的科技成果与工艺技术，为提高传感器与微系统技术的学术水平，促进国内外学术交流，加速传感器与微系统技术及其产业的发展而努力工作。
北大期刊、CSCD期刊、统计源期刊
人气 52224 评论 52
部级期刊
人气 16017 评论 53
人气 12352 评论 44
