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一代解决方案实现卡尔曼滤波跟踪目标的问题

文摘

卡尔曼滤波器给出了线性、无偏、最小误差方差递归算法最优估计的未知状态从嘈杂的数据在离散的实时系统。本文提出的实用角度实现卡尔曼滤波器估计应用于时变随机非线性模型。传统的卡尔曼滤波器的实现是特别敏感圆滑错误,错误在线性化过程中调节与矩阵求逆和生病。降低复杂性,基于UD分解的方法,旨在简化满足协方差矩阵的更新P = UDUT。在P的更新,不需要找到颗,状态转移矩阵的雅可比矩阵。模拟线性非线性目标轨迹是使用MATLAB R2009b执行。结果表明,相对改善收敛性通过使用UD分解方法。

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