1) UKF
unscented卡尔曼滤波
1.
Two methods are unscented Kalman filter(UKF) and particle filter(PF).
为了获得更高的估计精度,介绍了两种新的非线性滤波算法,即unscented卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法。
2.
The unscented Kalman filtering(UKF) is used to design the unscented Kalman filter of relative states determination of formation flying .
首先给出了相对轨道和相对姿态动力学方程,选取相对姿态基准坐标系,然后分别建立了星敏感器和GPS伪距差分的观测方程,运用Unscented卡尔曼滤波方法(UKF)设计了双星编队相对状态确定的UKF滤波器。
3.
To correct systematic errors and time errors of ground based radar,a space-time registration algorithm of ground based radar networking in 3-dimension coordinate based on Unscented Kalman Filter (UKF)is suggested.
为消除地面雷达的系统误差和时间误差,提出了基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的三维空间地面雷达网的时空配准方法。
2) unscented Kalman filtering
unscented卡尔曼滤波
1.
In Unscented Kalman filtering, the updating of the filtering based on the nonlinear system equation was realized by designing a few sigma points and calculating the propagation of these sigma points via non-linear functions.
针对大地坐标系下,超视距目标状态方程和量测方程复杂的非线性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪。
2.
Then the unscented Kalman filtering is used to realize the relative states autonomous determination.
采用修正罗德里格参数(MRPs)作为姿态描述参数,通过建立相对轨道和相对姿态运动方程以及GPS和陀螺观测方程,运用unscented卡尔曼滤波方法(UKF)设计了双星编队相对状态自主确定算法,仿真结果验证了方法的可行性和有效性。
3) Unscented Kalman filter
Unscented卡尔曼滤波
1.
Geomagnetic aided integrated navigation method based on Unscented Kalman filter
基于Unscented卡尔曼滤波器的地磁辅助组合导航
2.
Due to the nonlinear of direct drive system,a novel states estimation approach—unscented Kalman filter(UKF)is applied in the nonlinear states estimation for the sensorless control of PMLSM.
针对直线电机直接驱动系统具有强非线性,将一种新的滤波方法——Unscented卡尔曼滤波(UKF)应用于直线电机无位置传感器驱动系统的非线性状态估计中。
3.
Unscented Kalman filter state estimates of the nonlinear system by constructing a set of sample points,which has the same known first and second moments,may be higher moments with the state.
Unscented卡尔曼滤波(UKF)通过构造一组,具有与给定状态估计相同的一、二阶矩,也可能是高阶矩的样本点,实现对非线性系统的状态估计,因此其计算效率取决于能够捕获这些数字特征的样本点数目。
4) unscented Kalman filter(UKF)
Unscented卡尔曼滤波
1.
This filter was composed of two sub-filters: a Kalman filter and an unscented Kalman filter(UKF),and they were respectively used to process the information that came from GPS sub-system and the DR sub-system.
子滤波器由两个滤波器构成:一个是卡尔曼滤波器,另一个是Unscented卡尔曼滤波器(UKF),它们分别处理GPS子系统和DR子系统的信息。
2.
,Extended Kalman Filter(EKF),Unscented Kalman Filter(UKF),and Particle Filter(PF),are studied here.
通过分析3种常用的非线性滤波器:扩展卡尔曼滤波器、Unscented卡尔曼滤波器以及粒子滤波器的原理,确定其适用性。
5) unscented kalman filter(UKF)
Unscented卡尔曼滤波(UKF)
6) unscented Kalman filter
Unscented卡尔曼滤波器
1.
This paper proposes a new particle filter which is based on the extended Kalman filter and the Unscented Kalman filter.
首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计。
2.
In this paper,Unscented Kalman filter was proposed to estimate the unknown parameters and the unobservable state variables simultaneously.
该文采用Unscented卡尔曼滤波器估计信号转导通路未知参数与模型不可观测状态。
补充资料：曼，C.V.
曼，C.V.Chandrasekhara Venkala Raman (1888～1970)
印度物理学家。1888年 11月7日生于特里奇诺波利(今蒂鲁吉拉伯利),在大学里学习成绩优秀,曾获得物理学的金质奖章，1904年即16岁时就获学士学位。1906年发表第一篇论文(关于矩形孔产生非对称衍射带的问题)，1907年获硕士学位。因身体不好，未能出国深造，而在财政部任职达10年。其间在印度科学研究协会实验室进行弦的振动和乐器理论的研究。1917～1933年任加尔各答大学物理学教授。在此期间,由于
曼的影响,M.萨哈和S.玻色等人都来到加尔各答，从而使加尔各答成为印度的科学研究中心
由于曼在声学方面的成就,1924年被选为英国皇家学会会员。曼是1924年成立的印度科学委员会的创建人之一；1926年又创办了《印度物理学杂志》。1933年他到班加罗尔任印度科学学院院长（直到1937年）和物理系主任（直到1948年）。1934年他创建了印度科学院，1948年建立曼研究所，同年被任命为印度国家教授。1970年11月27日在班加罗尔逝世。曼在20年代进行光散射的实验研究。1922年，他发表了应用爱因斯坦—斯莫卢霍夫斯基涨落理论解释海水呈蓝色的论文。1923年，在他领导下，K.R.雷马内森在观察液体散射光时，发现有强度很弱的、相对于激发光谱线有位移的二次辐射。曼及其助手们经过不断实验验证，肯定了当单色光定向地通过透明物质时，散射的光中,还含有一些弱的光,其谱线位移为一恒量。1928年他和K. S. 克里什南在《自然》杂志上发表了这一发现。这一现象被称为并合散射效应，即曼效应'" class=link>曼效应。这种谱线位移反映了散射分子所吸收的能量曼的发现,证实了1923年A.G.S.斯梅卡尔的理论预言。为此，曼获得了1930年诺贝尔物理学奖，成为第一位获得这一荣誉的亚洲科学家。1935～1936年他和N.S.纳根德拉·纳特发表了关于液体中超声波对光的散射的重要论文（见声光作用）。在50年代，曼研究了宝石和矿石的光效应，他认为金刚石受紫外线的激发而发光，并非由于杂质和缺陷，而是金刚石的固有特性。在60年代，曼还转而研究颜色和生理视觉方面的问题，试图建立视觉的新理论，于1968年发表了《视觉的生理》论文集。张洪钧
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条