%0 Journal Article
%T 基于M估计的UKF算法及其在运动估计中的应用
%A 周露平
%A 王智灵
%A 陈宗海
%J 模式识别与人工智能
%P 849-854
%D 2007
%X 针对运动模型的非线性和运动估计的鲁棒性问题，提出一种结合M估计等价加权原理的鲁棒无迹卡尔曼滤波(UKF)算法(MUKF).该算法首先利用UKF算法获得初步的运动参数的估计，然后利用MUKF算法得到较为准确的估计值.将M估计与UKF方法相结合，既解决了针对运动模型非线性的估计问题，又能较好地克服离群数据的干扰，大大提高估计的鲁棒性.通过模拟数据的仿真和实际图像序列的测试说明该方法的有效性.
%K 运动估计
%K 卡尔曼滤波
%K 无迹卡尔曼滤波(UKF)
%K M估计
%K 鲁棒估计
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10583.shtml