基于改进当前统计模型的模糊自适应车辆定位算法

被引:10
作者
邵震洪 [1 ,2 ]
李文峰 [3 ]
吴怡 [1 ]
杨琼 [1 ]
沈连丰 [1 ]
机构
[1] 东南大学移动通信国家重点实验室
[2] 南京电讯技术研究所
[3] 南京大学电子科学与工程学院
关键词
Singer模型; “当前”统计模型; 车辆定位; 模糊自适应; 扩展卡尔曼滤波;
D O I
暂无
中图分类号
TN95 [雷达];
学科分类号
080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;
摘要
分析比较了"当前"统计模型和Singer模型各自的特点,提出了基于改进的"当前"统计模型的模糊自适应车辆定位算法(MCS-FAEKF),实时动态选择机动模型和调整系统噪声协方差矩阵。相对于传统的"当前"统计模型卡尔曼滤波算法(CS-EKF)和Singer-EKF算法,MCS-FAEKF算法对车辆目标的定位精度和可靠性等都得到了较大提高,计算机仿真结果验证了算法的有效性和可行性。
引用
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