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为了实现模糊神经网络结构和参数的同时调整,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的增长型模糊神经网络(UKF-GFNN).首先,利用UKF对模糊神经网络的参数进行调整;然后,设计一种基于隐含层神经元输出
针对行人航迹推算(PDR) 与全球定位系统(GPS) 组合定位问题, 提出一种基于小波变换(WT) 的无迹卡尔曼滤波(UKF) 改进算法, 对PDR 和GPS 定位结果进行数据融合. 建立PDR/GP
UKF无迹卡尔曼滤波源程序matlab自己跑过，据对没问题
以匀速直线运动为例，设计了基于距离的目标跟踪算法，即状态量为X、Y轴的位置和速度，观测值为物体到观测站的距离，具体实现过程见代码
火箭飞行测控数据野值处理及其UKF算法，翟茹玲，柴毅，在提高火箭飞行测量数据处理精度的基础上，利用了一种用于非线性系统的，抗野值的，基于无迹变换的Kalman滤波算法的一个新改进方法
udacity自动驾驶08.UKFproject.rar
外部输入通过神经元群模型可以产生不同类型的类似EEG的信号,但是外部输入信号的统计特性多采用经验值,而没有对其专门进行研究。在设定神经元群模型参数的情况下,SR-UKF被用来估计不同观测值所对应外部输
MATLAB三种卡尔曼滤波对比，分别是扩展卡尔曼滤波EKF，不敏卡尔曼滤波UKF，粒子滤波PF。有跟踪效果和估计值误差。
主程序：figure_ukf几个主要函数模块说明：1、sf_ukfm_sins_gps：强跟踪UKF滤波主程序2、shuaijianukfm_sins_gps：衰减记忆UKF滤波主程序；3、ukfm_
德国Autoquad飞控源码，采用UKF滤波估计方法。 代码结构清晰，采用c语言设计。
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