1) square root unscented particle filter
平方根无迹粒子滤波
1.
In order to improve the real-time quality,the square root unscented particle filter was proposed and improved.
为了改进算法的实时性,引入了平方根无迹粒子滤波算法(SRUPF),并对其进行改进,将改进算法应用于OFDM系统盲均衡中。
2) SRUKF
平方根无迹滤波
3) square-root unscented Kalman filter
平方根无迹卡尔曼滤波
1.
To avoid the computational complexity and the tracking precision decrease from the nonlinear feature in passive tracking,a new square-root unscented Kalman filter(SR-UKF) algorithm is proposed to track underwater targets.
为了避免被动跟踪中非线性性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,该文将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法应用到水下仅测角目标跟踪。
4) Square-Root UPF
平方根Unscented粒子滤波
5) UPF
无迹粒子滤波
1.
A new method available to estimate DOA parameter based the unscented particle filter(UPF)is presented.
讨论了基于粒子滤波器PF进行波达方向DOA参数估计的方法,提出了一种新的基于无迹粒子滤波(UPF)的信号波达方向(DOA)估计的有效方法。
6) Unscented particle filter
无迹粒子滤波
1.
Unscented particle filter is based on Monte-Carlo method and Bayes estimation theory.
而无迹粒子滤波(UPF)是基于蒙特卡罗方法和贝叶斯理论,用加权的粒子表示概率密度函数,通过观测值更新粒子的权值,得到优化的状态估计值和方差,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)进行迭代计算,是一种新型处理非线性系统的方法。
2.
Sample impoverishment phenomenon exists in the unscented particle filter, which will affect the objects motion estimation, especially in the cases to estimate the model that is the time domain problem of complicated Markov chains.
由于无迹粒子滤波存在样本贫化现象,因而对目标运动估计产生影响,尤其估计模型为复杂的马尔可夫链的时域问题的影响尤为严重。
3.
A new association algorithm is presented in this paper—Feature Aided Tracking(FAT) algorithm,which is based on the unscented particle filter(UPF) algorithm.
本文提出了一种基于无迹粒子滤波的新的概率数据关联算法——特征辅助跟踪算法(FAT-UPF)。
补充资料：平方
平方
square
平方【，卜.犯;拙叭paT]，数a的 积“·a=aZ;因为这个积表示边长为a的正方形的面积，所以称为“平方”.Ec3一3【补注】对a·a称“平方”(正如对a·a·a称“立方’一样)，是古希腊人从几何观点看待数的痕迹.杜小杨译
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