【摘 要】
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针对车辆运动的机动性和跟踪系统的非线性,提出了一种基于平方根Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)的多传感器融合跟踪方法.该方法采用动力学模型建立系统的状态方程和量测方程,充
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针对车辆运动的机动性和跟踪系统的非线性,提出了一种基于平方根Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)的多传感器融合跟踪方法.该方法采用动力学模型建立系统的状态方程和量测方程,充分利用了多传感器的量测信息,更好地满足了目标的机动特性.采用基于UKF的数据融合方法处理系统的非线性问题,避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)产生的线性化误差.同时,在滤波过程中,以协方差平方根阵代替协方差阵参加迭代运算,有效地避免了滤波器的发散,提高了滤波算法的收敛速度和稳定性.实验证明,与基于EKF的融合算法相比,基于SR-UKF
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