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王玉金

作品数：1 被引量：13H指数：1
供职机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：中国科学院西部之光基金重庆市科委基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇无迹卡尔曼滤...
  • 1篇滤波
  • 1篇卡尔曼
  • 1篇卡尔曼滤波
  • 1篇高阶
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯分布
  • 1篇采样

机构

  • 1篇重庆邮电大学
  • 1篇中国科学院重...

作者

  • 1篇叶松庆
  • 1篇刘江
  • 1篇王玉金

传媒

  • 1篇控制与决策

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于高斯分布的多层无迹卡尔曼滤波算法被引量：13
2016年
在传统无迹卡尔曼滤波(UKF)中对其估计精度和计算效率起关键作用的是采样算法,即构造具有权重的样本点.研究表明,带权样本点匹配随机变量的阶矩越高滤波的精度越高,如多项式无迹卡尔曼滤波(PUKF),但通常此类算法的复杂度过高甚至难以求解.为此,基于高斯分布结合高阶矩匹配与无迹卡尔曼滤波线性扩张方法(LUKF),提出一种兼顾效率和精度的高斯滤波离线算法.实验结果表明,所提出算法拥有比UKF更高的估计精度和比PUKF更好的计算效率.
刘江王玉金段建雷叶松庆
关键词：无迹卡尔曼滤波高斯分布
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