TY -的A2 Makinde Oluwole d . AU - Qranfal Youssef PY - 2019 DA - 2019/05/13 TI -交替的预测滤波算法跟踪移动物体SP - 8450905六世- 2019 AB -感兴趣往往是出现在了解不断变化的变量没有直接观察到的;这是在航空航天、工程控制、医学成像、数据同化。是什么,不过,时变测量数据,模型连接他们感兴趣的变量,和如何演变的模型变量。然而,模型只是近似和观测数据与噪音污染。这是一个不适定反问题。方法,如卡尔曼滤波器(KF),已经设计了提取感兴趣的时变数量。这些方法应用于这逆问题,然而,是缓慢的,计算明智,因为他们甚至需要大型矩阵乘法和矩阵求逆。此外,这些方法通常不适合一些限制条件。本文介绍了一种新的基于交替投影迭代滤波算法。实验和模拟移动使用KF炮弹和比较结果。 The new optimization algorithm proves to be slightly more accurate than KF, but, more to the point, it is much faster in terms of CPU time. SN - 1110-757X UR - https://doi.org/10.1155/2019/8450905 DO - 10.1155/2019/8450905 JF - Journal of Applied Mathematics PB - Hindawi KW - ER -