利用UKF算法需要先对数据进行平稳性检测 算法化吗

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matlab UKF...
ukf的程序,主要将其应用于目标跟踪方面...
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一步融合,最终得到较高精度的系统偏差估计。仿真结果表明,该算...
ekf和ukf的程序的对比,主要应用于目标跟踪方面...
在MATLAB下的UKF程序………………...
自己写的UKF滤波程序,使用2n+1Sigma点采样...
ekf, ukf, pf等滤波器程序,对于学习估计理论的非常有用...
EKF uKF的matlab工具箱,适合做非线性滤波的仿真计算。...
1. The Unscented Transformation and UKF2. Applications of UT/UKF to Particle Filters...
介绍了kf,ekf,ukf ,pf ,upf 的程序代码,是一个比较全的程序代码...
UKF相关帖子
这样不一致的情况的原因有:1.磁力计没有先校准好,2.加速度计和陀螺仪没有校准好,3.六轴融合算法存在超调或是延迟,4.9轴融合算法磁力计的权重过低。
所以如果想要解决这个问题我觉得最好的办法是直接使用6轴的数据融合,6轴融合算法不但速度快而且准确无延迟。如果一定要用偏航角可以校准下磁力计试试,如果还是没有效果那也没办法了,毕竟库是没法改的。或者你可以试试使用其他的姿态融合算法:EKF,UKF...
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EKF与UKF的性能比较及应用
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EKF与UKF的性能比较及应用
官方公共微信UKF滤波算法在数据同化中的应用--《热带气象学报》2007年06期
UKF滤波算法在数据同化中的应用
【摘要】:介绍了一种新的数据同化算法(UKF,Unscented Kalman Filter),该算法不需要计算伴随矩阵,就能够解决模式的非线性问题。以Lorenz系统为例,进行了数据同化的数值试验。结果表明:基于UKF的同化方案与背景场的初始值无关,它能有效地抑制状态变量误差的增长,同化结果精度高。
【作者单位】:
【关键词】:
【基金】:
【分类号】:P456.7【正文快照】:
1引言数据同化是在模式动态运行过程中融入新的观测数据来提高模式预报精度的方法,已被广泛地应用于大气、海洋、水文等领域[1-10],其主要方法有两类:变分同化和惯序同化。卡尔曼滤波[6](KF)是惯序同化算法的一种,被用于简单的线性模型的数据同化中,它不但可以得到最优的状态
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利用EKF、CMKF和UKF算法处理模型非线性的性能比较
摘 要:分析EKF、CMKF和UKF三种算法对非线性量测方程的处理方法,并从航迹跟踪性能、滤波性能、收敛性能、滤波器快速性以及计算量等方面进行仿真对比,表明UKF、CMKF相对忽略高阶项的EKF滤波算法精度高,具有非线性滤波效果好的特点。关键词:非线性 EKF算法 CMKF算法 UKF算法1 概述地空导弹武器系统的制导雷达对空中目标进行探测跟踪,可独立测得极坐标下的目标斜距、高低角和方位角;目标运动的状态可由位置、速度和加速度三变量在直角坐标系中线性地表示。(剩余1098字)
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