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基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法 总被引:4,自引:1,他引:3
在实际的目标跟踪过程中,由于目标远近等各种客观因素的影响,观测噪声是随时变化的.但是在标准卡尔曼滤波中,如果将观测噪声协方差设为恒定值,必然造成跟踪结果不理想.针对这种情况,通过在任意时刻施行两次卡尔曼滤波的结果来自适应地调整观测噪声协方差,使卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差与实际值更加接近,从而提高对目标的跟踪精度.最后Monte Carlo仿真实验证明了本算法的有效性. 相似文献
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智能无人集群装备作为智能装备的典型代表,其技术、装备、作战应用在全球范围内加速推进,但总体上无人集群试验理论的研究滞后于无人集群技术、装备,无人集群能力的涌现性、对抗的复杂性,以及无人集群试验的不可重复、不可泛化等特性给无人集群试验基础理论、方法带来了巨大挑战。从体系工程集成试验视角和装备研制建设全生命周期视角提出面向能力生长的智能技术、智能单装、智能集群、智能体系4个集群试验模式,深度剖析无人集群智能协同试验的基础理论问题,构建无人集群智能协同试验基础理论框架。 相似文献
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