使用卡尔曼滤波算法对目标位置进行预测与平滑处理可以提高跟踪的准确性和稳定性。 预测过程: 1.状态变量:定义目标在二维平面上的位置状态变量,例如(x,y)表示目标的坐标。 2.状态转移矩阵:根据目标的运动模型,创建状态转移矩阵F,例如简化的线性模型可以使用单位矩阵。 3.过程噪声协方差矩阵:根据目标的运动模型和运动的...
平方根容积卡尔曼滤波Q-R分解单站无源定位针对单站无源定位精度低,收敛速度慢和滤波性能不稳定甚至不能工作的问题,提出了后向平滑平方根容积卡尔曼滤波算法.该算法采用 Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根进行递推运算,同时其通过后向平滑与量测更新为二次前向滤波提供更为精确的初始值,改善了算法的总体性能....
- 1 - 应用扩展卡尔曼滤波平滑算法提高 GPS/INS 组合定位定姿精度 1. 山东科技大学测绘科学与工程学院 2. 山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室 3. 海岛 礁 测绘技术重点实验室 摘要 为了提高城市遮挡环境下 GPS 较长时间无法单独定位情况下的 GPS/INS 组合定位定 姿精度 研究了扩展卡尔曼滤波及其 R-T-...
本文研究如何对滑坡监测数据进行去噪.利用变维滤波算法能够很好描述滑坡变形的特性,建立了滑坡运动的数学模型,并引入变维滤波对滑坡监测数据进行降噪.为了提高滑坡预报精度,提出了一种基于变维滤波的Kalman最佳平滑算法.实例仿真结果表明利用该方法不仅预报精度高,而且也为寻找滑坡监测数据中的变点提供了新的思路.关键词:...
基于变维滤波算法的Kalman最佳平滑器在滑坡监测数据处理中的应用
百度试题 结果1 题目在实际应用中,随机扰动往往不是单一的。有时既要消除大幅度的脉冲干扰,又要做数据平滑,需要采用中值滤波算法,既能抑制随机干扰,又能滤除明显的脉冲干扰。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 [B] 反馈 收藏
算法列表 图像的坐标变换,包括(图像进行平移变换、尺度变换、旋转变换、仿射变换)。 空域增强处理,包括给定变化曲线的灰度映射(求反、动态范围压缩、阶梯量化、阈值分割)、图像的算术运算(加法、平均法消除噪声、减法)、直方图修正(直方图均衡化、直方图规定化)、空域滤波(线性平滑滤波器、线性锐化滤波器、非线性平滑滤波...
自适应平滑滤波算法在地震边缘检测中的应用在地震资料解释中,储层中砂体,小断裂以及裂缝的边界识别是一个难题,利用一些常规方法在地震资料上很难识别,而将图像处理技术中的边缘检测技术应用到地震资料解释中,能够提高识别精度.边缘检测技术是一复杂的过程,做好边缘检测必须先做好滤波处理.在此,我们引入图形图像处理中...
收敛速度慢和滤波性能不稳定甚至不能工作的问题,提出了后向平滑平方根容积卡尔曼滤波算法.该算法采用 Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根进行递推运算,同时其通过后向平滑与量测更新为二次前向滤波提供更为精确的初始值,改善了算法的总体性能.仿真实验表明,该算法在满足实时性要求的基础上,提高了单站无源定位...