高斯-牛顿滤波结合Levenberg-Marquardt方法用于雷达跟踪
摘要：将Levenberg-Marquardt算法（LMA算法）与Gauss-Newton滤波器（GNF）合并以跟踪困难的非线性轨迹，且不会发散。本文讨论的GNF是一种具有内存的迭代滤波器，由Norman Morrison引入。该滤波器使用预测状态的反向传播来计算滤波器内存长度上的雅可比矩阵。LMA是广泛用于数据拟合的优化技术。这些优化技术是迭代的，并保证局部收敛。通过仿真研究，我们还展示了该滤波器的性能不受过程噪声的影响，而过程噪声对于卡尔曼滤波器家族是至关重要的。
作者：Roaldje Nadjiasngar, Michael Inggs
论文ID：1110.5207
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2011-10-25