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室内环境下基于IMM-EKF算法的移动目标定位 总被引:1,自引:0,他引:1
如何在视距(line-of-sight, LOS)与非视距(non-line-of-sight, NLOS)混合的室内环境中提高移动目标定位的精度,这是一项富有挑战性的工作.移动目标在室内环境移动时,其与传感器网络节点之间的信号传播在LOS与NLOS之间随机切换,导致移动节点定位精度下降.提出一种交互式多模型-扩展卡尔曼滤波(interactive multiple model-extended Kalman filter, IMM-EKF)定位算法.根据LOS/NLOS环境下不同的测距误差特性,在IMM框架中采用2个平行的卡尔曼滤波器(Kalman filter, KF)模型对测量距离同时进行滤波,根据滤波结果和测量值计算2个模型的似然概率,模型间的转换通过Markov链实现,2个KF滤波结果加权融合后获得IMM距离估计值.在EKF定位阶段,通过位置预测和更新估计出移动目标位置.仿真结果表明,IMM-EKF算法能够有效抑制NLOS对目标定位的影响,其定位精度优于单模型算法. 相似文献
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针对车载平台发展过程中,在辅助驾驶环境感知方面,现有的目标检测方法对目标检测精度不高、算法推理速度慢等问题,本文以YOLOv4目标检测网络为基础,引入通道与空间注意力模块CBAM,有效提升了YOLOv4目标检测网络特征识别精度;引入Mobilenetv3轻量化网络结构替换YOLOv4的主干特征提取网络CSPDarkNet53,并利用深度可分离卷积替换整个网络的普通卷积,有效降低了YOLOv4目标检测模型大小,提升了网络模型推理速度。通过消融实验与检测结果分析,证明了改进方案的可行性。 相似文献
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