【摘 要】
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针对传统定位技术误差较大且无法预测目标位置等问题,提出了一种结合运动方程与卡尔曼滤波的动态目标追踪预测算法ME-KF。通过运动方程模拟动态目标运动特性,利用卡尔曼滤波
【机 构】
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东北大学信息与工程学院,辽宁大学信息科学与技术学院
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针对传统定位技术误差较大且无法预测目标位置等问题,提出了一种结合运动方程与卡尔曼滤波的动态目标追踪预测算法ME-KF。通过运动方程模拟动态目标运动特性,利用卡尔曼滤波来减小干扰噪声对测量结果的影响,并预测下一时刻的目标位置。该算法在辽宁排山楼矿井的人员定位系统中得到了实际应用,并取得了显著成果。实验结果表明,该方法提高了定位精度,能够对人员位置进行预测以及对危险区域进行预警,并且成功地分析判断了障碍物的分布状况。
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