刘炜
- 作品数：4 被引量：5H指数：1
- 供职机构：江苏科技大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 非高斯环境下基于GPF算法的目标跟踪被引量：3
- 2008年
- 介绍了高斯粒子滤波器的基本思想和具体算法实现步骤,在此基础上,将此算法应用于机动目标转弯模型的跟踪中,在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和EKF的跟踪性能差异。仿真结果表明,GPF有效地改善了目标跟踪的效果,并在精度和计算复杂度方面均优于PF。
- 刘炜张冰
- 关键词：目标跟踪EKF闪烁噪声
- 基于RBF网络和IMM的机动目标跟踪方法
- 2006年
- 文中提出了一种应用RBF神经网络对标准IMM算法中的卡尔曼滤波结果进行校正的方法。网络输入为预测误差、卡尔曼增益以及测量值与估计值之差,网络输出反映了由于目标机动所带来的滤波误差,将网络输出结果和直接由卡尔曼滤波求解得到的结果相加,可以得到更为准确的滤波值。同时,在网络的学习算法中,在网络权值矩阵的修正公式中增加了反映滤波残差的调整项,若卡尔曼滤波的残差较大,网络调整权值的幅度也相应增大。仿真结果表明,在目标发生机动转弯处,校正后的IMM算法的跟踪误差要明显小于标准IMM算法的跟踪误差,跟踪精度较高。
- 朱志宇刘炜戴晓强
- 关键词：卡尔曼滤波RBF神经网络
- 非高斯环境下基于GPF算法的目标跟踪被引量：1
- 2006年
- 介绍了高斯粒子滤波器(GPF)的基本思想和具体算法的实现步骤,并讨论了此算法在机动目标转弯模型跟踪中的应用,在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器(PF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)的跟踪性能差异。仿真结果表明,GPF有效地改善了目标跟踪的效果,相比PF在精度和计算复杂度方面均有了明显改善。
- 刘炜张冰
- 关键词：目标跟踪高斯噪声
- 粒子滤波算法在单站无源定位中的应用被引量：1
- 2008年
- 单站无源定位是目标跟踪领域的一个研究热点问题。首先介绍了采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位的技术,即方位/多普勒频率联合定位方法,对其定位原理以及实现进行分析讨论。引入一种新的滤波器—粒子滤波器方法(Particle Filter,PF)探讨了海面上运动的观测平台对远距离运动目标定位的应用背景,对目标的原始定位结果进行滤波处理,以减弱测量噪声的影响,提高定位的精度。仿真结果表明了这一处理算法的有效性以及高精度。
- 朱洁张冰刘炜
- 关键词：粒子滤波单站无源定位
