采用CarlsON 最优数据融合准则, 将基于Kalman 滤波的多传感器状态融合估计方法应用到雷达跟踪系统。仿真实验表明,多传感器Kalman 滤波状态融合估计误差小于单传感器Kalman 滤波得出的状态估计误差,验证了方法对雷达跟踪的有效性。
2021-07-16 22:49:30 575KB 信号调理
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原文,图片都没有显示,但是图片可以从网上翻译文章轻松找到
2021-07-16 12:12:36 1.02MB 卡尔曼滤波 目标跟踪
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micropython-kalman_filter 用于微型Python的卡尔曼滤波器 接下来
2021-07-16 10:32:17 1KB
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卡尔曼滤波目标追踪,使用opencv开源库处理
2021-07-16 01:08:31 7KB 卡尔曼滤波
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不敏卡尔曼滤波器与卡尔曼滤波器对比
2021-07-15 22:03:44 12KB ukf kf 对比 卡尔曼滤波算法
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不敏卡尔曼动态跟踪输出
2021-07-15 22:03:43 11KB ukf 不敏卡尔曼滤波算法
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不敏卡尔曼与传统卡尔曼滤波器跟踪动态对比
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基于不敏卡尔曼滤波器(ukf)的地面目标跟踪算法(MATLAB环境)
2021-07-15 18:03:21 10KB ukf 地面目标跟踪算法 随机模型 MATLAB
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用作分布式一致性算法的指导,里面有详细的流程说明,对于分布式电网调度也会有更深刻的理解,可用作编程的依据。
2021-07-15 13:43:22 1.39MB 一致性算法 电力系统 调度
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运动物体的轨迹预测无迹卡尔曼滤波算法实现
2021-07-15 10:33:21 129KB matlab
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