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IET Digital Library: Unscented Kalman filtering for target tracking systems with packet dropout compensation
Source: digital-library.theiet.org
Article summary:
1. The article investigates the problem of unscented Kalman filtering for non-linear stochastic systems subject to random packet dropout.
2. A compensator is used to account for packet dropout, and parameters are computed to reduce its effects.
3. A minimum mean square error principle is used to propose a filtering algorithm that minimizes the filtering error caused by random packet dropout. Two examples are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
Article analysis:
由于本文是一篇技术性文章，主要介绍了针对非线性离散时间随机系统的无损卡尔曼滤波问题，并考虑了随机数据包丢失的情况。文章提出了一种基于补偿技术的方法来解决数据包丢失问题，并通过计算参数来减少补偿器的影响。然后，根据最小均方误差原则，提出了一种新的无损卡尔曼滤波算法，以最小化过滤误差。最后，作者提供了两个例子来验证所提出的方法。
从文章内容上看，本文没有明显的偏见或宣传内容。但是，在阅读过程中可能存在一些技术性难度较高的地方，需要读者具备相关背景知识才能理解。此外，本文只提供了两个例子来验证所提出的方法，可能还需要更多实验结果来证明其有效性。
总体而言，本文是一篇技术性较强、专业性较高的论文，在相关领域内具有一定参考价值。