An Improved Gaussian Mixture CKF Algorithm under Non-Gaussian Observation Noise
المؤلفون المشاركون
المصدر
Discrete Dynamics in Nature and Society
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-07-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In order to solve the problems that the weight of Gaussian components of Gaussian mixture filter remains constant during the time update stage, an improved Gaussian Mixture Cubature Kalman Filter (IGMCKF) algorithm is designed by combining a Gaussian mixture density model with a CKF for target tracking.
The algorithm adopts Gaussian mixture density function to approximately estimate the observation noise.
The observation models based on Mini RadaScan for target tracking on offing are introduced, and the observation noise is modelled as glint noise.
The Gaussian components are predicted and updated using CKF.
A cost function is designed by integral square difference to update the weight of Gaussian components on the time update stage.
Based on comparison experiments of constant angular velocity model and maneuver model with different algorithms, the proposed algorithm has the advantages of fast tracking response and high estimation precision, and the computation time should satisfy real-time target tracking requirements.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Hongjian& Li, Cun. 2016. An Improved Gaussian Mixture CKF Algorithm under Non-Gaussian Observation Noise. Discrete Dynamics in Nature and Society،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1103314
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Hongjian& Li, Cun. An Improved Gaussian Mixture CKF Algorithm under Non-Gaussian Observation Noise. Discrete Dynamics in Nature and Society No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1103314
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Hongjian& Li, Cun. An Improved Gaussian Mixture CKF Algorithm under Non-Gaussian Observation Noise. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1103314
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1103314
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر