基于UKF的自适应野值剔除算法

马姓

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基于UKF的自适应野值剔除算法

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UKF(Unscented Kalman Filter,UKF)算法被广泛应用于运动目标跟踪中,取得了很好地跟踪效果;但是在实际应用中,由于各种随机因素的影响,使得观测数据中不可避免地含有干扰数据,而这些干扰数据的存在使得UKF算法跟踪精度不断地下降,甚至会使滤波发散;针对这一问题,提出一种基于UKF的自适应野值剔除算法,根据信息对动态观测数据中的干扰数据进行实时检测,当检测到干扰数据时,通过修正预测值和增益来提高跟踪精度;通过与UKF算法实验仿真对比,结果表明改进UKF算法可以有效地抑制了干扰数据对滤波的影响,能够很好地对运动目标进行跟踪,并且跟踪精度较高.

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来源
《计算机测量与控制》 |2016年第8期|283-285|共3页
作者
马姓;
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作者单位

合肥工业大学电气与自动化学院;

合肥230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
野值; 信息; 滤波发散; 无迹卡尔曼滤波;

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