作者：周翟和 刘建业 赖际舟 熊剑高斯粒子滤波非线性滤波目标跟踪重要性密度函数
摘要：通过对高斯粒子滤波（GPF）算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波（UKF）方法的改进GPF算法（改进UGPF算法）。该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构。最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《南京航空航天大学学报》（CN：32-1429/V）是一本有较高学术价值的大型双月刊，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。 《南京航空航天大学学报》开设哲学、政治、经济、管理、法律、社会、航空、航天、民航、语言、文学、艺术、教育、心理等栏目，刊载相关领域的研究论文、调查报告等，着力推介原创性理论成果与实践成果，竭诚欢迎广大学者投稿。
杂志详情
