导读:本文包含了极坐标下卡尔曼滤波论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:卡尔,目标,坐标,极坐标,增益,水下,噪声。
极坐标下卡尔曼滤波论文文献综述
高磊,徐德民,崔海英,谢琳[1]（2001）在《混合坐标下的卡尔曼滤波应用于水下被动目标跟踪》一文中研究指出针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,针对两坐标体系间协方差矩阵变换的近似 ,引入了虚拟噪声进行补偿。通过系统的 Monte Carlo仿真结果表明 :该算法在收敛速度和估计精度方面都优于单一坐标体系下的滤波算法(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2001年02期）
夏建涛,任震,陈立,景占荣[2]（2000）在《极坐标下卡尔曼滤波算法的研究》一文中研究指出针对在某些情况下直角坐标系中卡尔曼滤波算法运算量较大、模型建立比较困难等缺点 ,提出了极坐标下的卡尔曼滤波算法。该算法选用极坐标作为滤波坐标系 ,建立了目标运动模型和外推方程 ,给出了增益阵的一种新的计算方法。仿真结果表明 ,提出的滤波算法在数据率较高时 ,滤波精度略低于直角坐标下卡尔曼滤波算法 ,优于自适应 α- β滤波算法 ,但运算量明显低于直角坐标下卡尔曼滤波算法。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2000年03期）
郝健康,张明廉,文传源[3]（1997）在《混合坐标下的卡尔曼滤波及其应用》一文中研究指出详细研究了混合坐标下的扩展Kalman滤波算法问题,并将其应用于综合火力/飞行控制系统中的机载目标状态估计器设计,该滤波算法充分利用了直角坐标体系下状态变量的状态线性特性和视线坐标体系下状态变量的量测线性特性。通过系统的Monte Carlo仿真表明,混合坐标下的Kalman滤波算法的稳定性及估计精度优于单独用视线坐标的滤波算法。(本文来源于《控制与决策》期刊1997年02期）
极坐标下卡尔曼滤波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对在某些情况下直角坐标系中卡尔曼滤波算法运算量较大、模型建立比较困难等缺点 ,提出了极坐标下的卡尔曼滤波算法。该算法选用极坐标作为滤波坐标系 ,建立了目标运动模型和外推方程 ,给出了增益阵的一种新的计算方法。仿真结果表明 ,提出的滤波算法在数据率较高时 ,滤波精度略低于直角坐标下卡尔曼滤波算法 ,优于自适应 α- β滤波算法 ,但运算量明显低于直角坐标下卡尔曼滤波算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
极坐标下卡尔曼滤波论文参考文献
[1].高磊,徐德民,崔海英,谢琳.混合坐标下的卡尔曼滤波应用于水下被动目标跟踪[J].西北工业大学学报.2001
[2].夏建涛,任震,陈立,景占荣.极坐标下卡尔曼滤波算法的研究[J].西北工业大学学报.2000
[3].郝健康,张明廉,文传源.混合坐标下的卡尔曼滤波及其应用[J].控制与决策.1997
论文知识图
