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简化UKF算法在摄像机标定中的应用
摄像机标定 平面靶标 简化UKF算法
2009/10/12
提出一种基于简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的摄像机标定方法。将平面靶标图像上的不同特征点坐标视为同一个特征点在不同时刻的运动坐标。为避免欧拉角描述法带来的奇异问题，用单位四元数描述世界坐标系和摄像机坐标系之间的变换关系，选取摄像机内外参数作为系统状态变量。结合实际应用背景，简化标准UKF算法，将其用于摄像机参数估计，在保证标定精度的前提下降低运算复杂度。仿真结果表明了该方法的有效性。
平方根UKF神经网络及其在预测中的应用
神经网络 卡尔曼滤波
2009/9/15
提出一种利用平方根无轨迹卡尔曼滤波(SR-UKF)进行神经网络权值估计的算法,该算法可以克服BP算法存在的学习速率缓慢、计算量大、容易使学习陷入局部极小等缺点.以Mackey-Grass混沌时间序列作为神经网络输入,运用SR-UKF算法、UKF算法、BP算法仿真神经网络.结果表明,SR-UKF算法较之BP算法具有更快的训练速度和更高的预测精度,且可以避免网络学习陷入局部极小,而相对于UKF算法又具...
TDOA/AOA混合定位方案中的UKF算法
无线定位 无迹卡尔曼滤波算法 扩展卡尔曼滤波
2009/8/6
针对CDMA无线定位系统中的“听力”问题，在CDMA无线系统中建立到达时间差/到达角度(TDOA/AOA)混合定位方案模型。针对常用滤波算法的性能改善问题，提出无迹卡尔曼滤波(UKF)算法解算定位方程，并结合设定环境对算法进行Matlab仿真。与常用EKF算法的比较表明，在TDOA/AOA混合定位方案中，UKF算法具有更好的收敛性和精度。
UKF、PF与UPF跟踪性能的比较
无迹卡尔曼滤波器 粒子滤波 无迹粒子滤波
2009/7/24
无迹卡尔曼滤波器（UKF）是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，对任何非线性高斯系统都有较好的跟踪性能。粒子滤波器（PF）是用随机样本来近似状态后验概率密度函数，适用于任何非线性非高斯系统，但当似然函数出现在转移概率密度函数的尾部或者在高精度测量的场合，PF的跟踪性能降低。针对强非线性、非高斯系统、高精度测量的环境，文中提出采用UPF算法进行跟踪，并对PF、UKF和UPF三种跟踪算法进行了仿...
基于比例UKF的神经网络及其应用
神经网络 Mackey-Grass 预测
2009/6/25
提出了一种利用比例无轨迹卡尔曼滤波（Scaled-UKF）进行神经网络权值估计的算法，该算法可以克服BP算法存在的学习速率缓慢、计算量大、容易使学习陷入局部极小等缺点。以Mackey-Grass混沌时间序列作为神经网络输入，运用比例UKF算法、UKF算法、BP算法仿真神经网络。结果表明，比例UKF算法较之BP算法具有更快的训练速度和更高的预测精度，且可以避免网络学习陷入局部极小;而相对于UKF算法...