针对非线性非高斯离散动态系统中的状态估计问题, 基于高斯和递推关系, 提出一种高斯和状态估计算法GSSRCKF. 首先将状态噪声、观测噪声及滤波初值均表示为高斯和的形式, 以平方根容积卡尔曼滤波为子滤波器分别估计各高斯子项对应的系统状态; 然后结合各子项对应的权值实现全局估计; 最后设计高斯子项对应权值的自适应策略, 并采用约简控制法降低计算复杂度. 仿真结果验证了所提出的算法在滤波稳定性方面的优越性.
2021-04-19 02:44:55
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四种卡尔曼滤波性能比较: EKF, UKF, SREKF, SRUKF四种常见工程用的滤波算法比较。比较的内容是在视觉测量方面。
2021-04-16 15:51:40
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VS2015上C/C++实现目标检测和多目标跟踪，多目标跟踪采用了匈牙利算法和卡尔曼滤波；你在VS2015新建工程，并配置好opencv的相关设置，就可直接使用；注意：如果你想获得更好的效果，目标检测可换成基于深度学习的，毕竟跟踪的好坏也取决于检测的好坏；
2021-04-16 13:02:21
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本文倾心整理和总结了几种常用的连续状态方程的离散方法，为了适用于离散卡尔曼滤波方程。专注于给您实在干货，提供实在参考，保证能对各位同行有所帮助。
2021-04-14 21:06:41
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