说明:信号与系统基础知识包括连续信号与模型、离散信号与模型;常用信号变换包括Z变换、Chirp Z变换、FFT变换、DCT变换和Hilbert变换等;离散系统结构包括IIR、FIR和Lattice结构;IIR滤波器设计包括模拟和数字低通、高通、带通与带阻滤波器设计,以及基于冲激响应不变法和双线性Z变换法的...
说明:本章介绍两种非线性Kalman滤波器[15-17],一种是扩展Kalman滤波器(Extended Kalman Filter,简称EKF),其基本思想是利用泰勒展开,将非线性方程直接线性化。线性化后的系统模型和系统实际的非线性模型会有差别,非线性越强,差别就会越大。不过,EKF的优势也不容忽视,由...
说明:无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法,采用卡尔曼线性滤波框架,对于一步预测方程,使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不是对非线性函数进行近似,不需要对Jacobian矩阵...
说明:与EKF(扩展卡尔曼滤波)不同,UKF是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系,而不是像EKF那样,通过线性化非线性函数实现递推滤波。目标跟踪有两个理论基础,即数据关联和卡尔曼滤波技术 . 由于在实际的目标跟踪中,跟踪系统的状态模型和量测模型多是非线性的,因此采用非线...