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周磊

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：温州大学数学与信息科学学院更多>>
相关领域：理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇滤波
  • 1篇SVD
  • 1篇CHOLES...

机构

  • 1篇温州大学

作者

  • 1篇董乃铭
  • 1篇洪振杰
  • 1篇周磊

传媒

  • 1篇温州职业技术...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
UKF算法与SVDKF算法性能的比较被引量：1
2013年
在模式识别领域,基于Unscented的卡尔曼滤波算法(UKF)广受关注,但在求解过程中经常会遇到病态问题,从而影响算法的性能。基于奇异值分解(SVD)的卡尔曼滤波算法(SVDKF)以SVD代替Cholesky分解协方差矩阵产生sigma样本点,可以提高协方差矩阵的数值稳定性。通过对两种算法性能进行仿真比较发现,SVDKF算法优于UKF算法,具有良好的鲁棒性,能有效改善滤波性能,提高算法的精度。
周磊董乃铭洪振杰
关键词：滤波CHOLESKY分解SVD
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共1页<1>
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