1) kernel particle filter
核粒子滤波器
1.
Sum-of-Squared Differences Enhanced the Performance of Kernel Particle Filter in Non-rigid Object Tracking;
我们结合像素差的平方和(SSD)与传统粒子滤波器(PF)的改进算法核粒子滤波器~[1](KPF)两种跟踪算法,发挥他们各自的跟踪优势,级联得到新的SKPF算法。
2) particle filter
粒子滤波器
1.
Non-rigid target tracking based on genetic algorithm and particle filter;
基于遗传算法和粒子滤波器的非刚性目标跟踪
2.
Indoor mobile robot self-location based on particle filter;
基于粒子滤波器的室内移动机器人自定位
3.
An improved unscented particle filter for target tracking in sensor networks;
一种改进的无迹粒子滤波器在目标跟踪中的应用
3) particle filtering
粒子滤波器
1.
An overview of the status and development of research on particle filtering is presented.
粒子滤波器是基于序贯M onte Carlo仿真方法的非线性滤波算法,本文对粒子滤波器的研究现状和研究进展做了综述,详细论述了粒子滤波原理、收敛性、应用及进展。
2.
For state estimation of hybrid system with unknown transition probabilities,an adaptive estimation algorithm is proposed based on Monte Carlo particle filtering.
当模型转移概率未知的时候,本文基于Monte Carlo粒子滤波器给出了混合系统状态估计的一种自适应算法。
4) particle filters
粒子滤波器
1.
This paper studies the design and implementation method of particle filters suitable for the plane maneuvering target s real time tracking.
该文研究了杂波干扰下适用于平面机动目标实时定位的粒子滤波器的设计和实现。
5) auxiliary kernel particle filter
辅助核粒子滤波
6) Rao-Blackwellized particle filter
Rao-Blackwellized粒子滤波器
1.
Improved Rao-Blackwellized particle filters for mobile robot simultaneous localization and mapping;
用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建
2.
For building the robust map of mobile robot only with monocular vision and odometer,simultaneous localization and mapping(SLAM) is implemented efficiently with the Rao-Blackwellized particle filters(RBPF).
为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法。
3.
For the particle degeneracy problem of mobile robot simultaneous localization and mapping algorithm using Rao-Blackwellized particle filter(RBPF-SLAM),this paper proposed an improved sampling strategy.
针对采用Rao-Blackwellized粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建算法(RBPF-SLAM)所面临的粒子退化问题,提出了一种改进的采样方法。
补充资料：波数字滤波器
由两端终接电阻负载的无源LC梯形滤波器导出的一种数字滤波器结构。应用双线性变换S=k(1-Z-1)/(1+Z-1)可将用波参数描述的无源元件,实现为数字元件。表1列出了无源元件R、C、L及其对应的由延时单元、乘法器和加法器构成的数字元件。
通常高阶递归型数字滤波器的级联型或并联型有产生极限环振荡的危险。此外,在输入信号非常小时,由于舍入误差的高度相关，也可能导致数字滤波器的不稳定而产生固定振荡。1971年，提出波数字滤波器的伪无源性概念，并论证了这种数字滤波器的低灵敏度特性。波数字滤波器具有良好的稳定性，可以用较短的系数字长实现，有良好的动态范围，不会出现极限环振荡（即在环路情况下应用也不会出现任何杂散振荡）。这种数字滤波器特别适用于通信系统。
在波数字滤波器结构中，用波参数描述的元件，在联接时必须遵从端口间阻抗匹配的原则。相应地，数字元件之间的联接按其为串联或并联分别采用由乘法器和加法器构成的串联适配器或并联适配器匹配联接。适配器符号及其对应的联接关系见表2。图为三阶椭圆型低通LC 梯形滤波器及其等效的波数字滤波器。 波数字滤波器的另一种结构称为波格型数字滤波器，是由对称型或格型无源LC 滤波器导出的。
参考书目
A. Antonious, Digital Filter : Analysis and Design,McGraw-Hill Co.,New York,1979.
通常高阶递归型数字滤波器的级联型或并联型有产生极限环振荡的危险。此外,在输入信号非常小时,由于舍入误差的高度相关，也可能导致数字滤波器的不稳定而产生固定振荡。1971年，提出波数字滤波器的伪无源性概念，并论证了这种数字滤波器的低灵敏度特性。波数字滤波器具有良好的稳定性，可以用较短的系数字长实现，有良好的动态范围，不会出现极限环振荡（即在环路情况下应用也不会出现任何杂散振荡）。这种数字滤波器特别适用于通信系统。
在波数字滤波器结构中，用波参数描述的元件，在联接时必须遵从端口间阻抗匹配的原则。相应地，数字元件之间的联接按其为串联或并联分别采用由乘法器和加法器构成的串联适配器或并联适配器匹配联接。适配器符号及其对应的联接关系见表2。图为三阶椭圆型低通LC 梯形滤波器及其等效的波数字滤波器。 波数字滤波器的另一种结构称为波格型数字滤波器，是由对称型或格型无源LC 滤波器导出的。
参考书目
A. Antonious, Digital Filter : Analysis and Design,McGraw-Hill Co.,New York,1979.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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