UD分解卡尔曼滤波算法优化渔船定位与管理

本文主要探讨了"基于UD分解的卡尔曼滤波算法在渔船管理中的应用"这一主题，由李媛媛和王宏伟两位作者合作完成，他们的研究背景分别在大连理工大学控制科学与工程学院，李媛媛专注于控制理论与应用，而王宏伟则是一名副教授，其研究领域包括智能控制理论与算法、非光滑动态系统以及图像识别系统。文章的初衷是为提升渔场管理效率并有效监控非法船只活动，通过卡尔曼滤波算法对出海渔船的位置信息进行精确处理。 然而，传统的卡尔曼滤波在递推过程中面临一个问题，即误差方差矩阵可能出现非负定性丧失或不对称性，这会导致滤波过程出现不稳定，即所谓的滤波发散。为解决这个问题，作者创新性地引入了UD分解滤波算法。与基本的卡尔曼滤波相比，UD分解滤波不仅能够显著减小定位误差，提高定位精度，还显著降低了算法的计算量，从而提高了整体的计算效率。 关键词方面，文章的核心关注点集中在以下几个方面：Kalman滤波，滤波发散，UD分解滤波，定位误差以及计算量优化。这种改进方法对于海洋渔业管理和船舶监控技术的发展具有重要意义，为实际应用提供了一种有效的数学工具，有助于确保渔船位置信息的准确性和实时性，进而提升海洋资源管理的科学性和有效性。这篇论文的研究成果可能被应用于航海导航、海洋追踪和执法等领域，为相关行业的实践操作提供了理论支持和技术指导。