有色噪声下的不敏卡尔曼滤波器 被引量：12

1

作者 熊伟 陈立奎 +1 位作者 何友 张晶炜 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期598-600,共3页

有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题。通常的方法是利用扩展卡尔曼滤波方法将非线性系统线性化后,再利用线性系统的方法对有色噪声系统进行估计。然而,模型的线性化误差往往会严重影响最终的滤波精度... 有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题。通常的方法是利用扩展卡尔曼滤波方法将非线性系统线性化后,再利用线性系统的方法对有色噪声系统进行估计。然而,模型的线性化误差往往会严重影响最终的滤波精度,甚至导致滤波发散。为了避免此类误差,先通过对测量方程进行变换的方法,将观测方程的有色噪声转换为白噪声后,再利用不敏卡尔曼滤波方法,对系统的状态进行估计。虽然,该方法也需要对观测方程进行线性化,但是由于此线性化过程是在求解新量测方程的测量误差中进行,因此对系统的误差影响不是很大。仿真结果表明新方法能够有效地对有色噪声环境下系统的状态进行估计,性能要优于现有的一些基于EKF的方法。 展开更多

关键词 有色噪声 非线性 不敏卡尔曼滤波 状态估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法研究 被引量：14

2

作者 蒋鹏 宋华华 王兴民 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期415-421,共7页

针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化... 针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化,使得δ采样点的分布更加接近目标的真实状态,以提高目标跟踪精度。同时,构建了一个随目标移动而动态生成的树形结构作为算法的执行平台。仿真结果表明,采用动态生成树作为算法执行平台提高了节点资源的利用率,降低了网络能耗,采用粒子群优化后的不敏卡尔曼滤波提高了目标跟踪精度,减少了算法运行时间。 展开更多

关键词 目标跟踪 改进不敏卡尔曼滤波 粒子群优化 动态生成树

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于“当前”统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法 被引量：4

3

作者 简金蕾 李静 +1 位作者 任宏斌 郭颖睿 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2011年第9期48-52,共5页

基于机动目标"当前"统计模型在直角坐标系下建立了三坐标雷达跟踪系统的状态方程和观测方程。针对非线性自适应滤波这一问题,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF),并对算法作了说明。... 基于机动目标"当前"统计模型在直角坐标系下建立了三坐标雷达跟踪系统的状态方程和观测方程。针对非线性自适应滤波这一问题,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF),并对算法作了说明。通过计算机仿真验证了CS-UKF算法的有效性,并且该算法跟踪效果良好,精度好于基于"当前"统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法(CS-EKF)算法。 展开更多

关键词 控制理论 机动目标跟踪 “当前”统计模型 不敏卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

运动多平台无源跟踪截尾不敏卡尔曼滤波算法 被引量：1

4

作者 骆卉子 曲长文 冯奇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第12期1434-1439,共6页

针对已有非线性滤波算法用于运动多平台无源跟踪时精度不高的问题,提出了一种新的跟踪算法即截尾不敏卡尔曼滤波(TUKF)算法以改善跟踪性能。该算法对状态先验概率密度函数及测量噪声概率密度函数进行截尾处理,使其变为具有有界支撑集的... 针对已有非线性滤波算法用于运动多平台无源跟踪时精度不高的问题,提出了一种新的跟踪算法即截尾不敏卡尔曼滤波(TUKF)算法以改善跟踪性能。该算法对状态先验概率密度函数及测量噪声概率密度函数进行截尾处理,使其变为具有有界支撑集的函数,并在此基础上结合原始状态先验概率密度函数设计了混合先验概率密度函数,然后针对其中的两种先验概率密度函数,分别应用不敏变换计算对应的后验概率密度函数的前两阶矩信息,并对其进行融合处理得到最终状态估计。仿真结果表明相对于几种典型的非线性滤波算法,TUKF算法能有效改善跟踪性能。 展开更多

关键词 多平台 无源跟踪 非线性滤波 截尾不敏卡尔曼滤波 不敏变换

在线阅读 下载PDF 职称材料

不敏卡尔曼滤波在一体化引信起爆延时算法中的应用

5

作者 温银放 刘斌 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期14-18,27,共6页

由于通常意义上的红外成像一体化引信存在不能测距的缺点,在弹道终端如果仅利用红外成像一体化引信的角度信息估计起爆延时,误差较大且对角度测量精度要求较高。如将激光测距引入到红外成像一体化引信的前视探测技术中,利用脉冲激光测... 由于通常意义上的红外成像一体化引信存在不能测距的缺点,在弹道终端如果仅利用红外成像一体化引信的角度信息估计起爆延时,误差较大且对角度测量精度要求较高。如将激光测距引入到红外成像一体化引信的前视探测技术中,利用脉冲激光测距的距离信息和红外成像一体化引信的角度信息,将会提高延时估计精度。为提高估计精度和满足实际应用要求,对测量信息进行滤波至关重要。研究了UKF滤波算法在起爆延时估计中的应用,该算法采用策略逼近非线性分布的方法,其以UT变换(不敏变换)为基础,采用卡尔曼滤波的框架,采样形式为确定性,滤波性能与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性估计算法一致,减小了线性误差,提高了系统精度。仿真结果表明,该算法的应用能有效地提高起爆延时的估计精度。 展开更多

关键词 一体化引信 脉冲激光测距 起爆延时 不敏卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于不敏卡尔曼滤波平滑的再入弹头弹道系数提取 被引量：4

6

作者 王晓楠 高山 程柏林 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第6期89-92,共4页

再入弹头超高速再入大气层是典型的非线性过程,并且再入过程存在扰动。针对系统的扰动,采用时变的弹道系数模型,针对弹头再入过程的非线性,建立了基于不敏卡尔曼滤波平滑法来提取弹道系数的模型,与不敏卡尔曼滤波法相比,改善了再入段目... 再入弹头超高速再入大气层是典型的非线性过程,并且再入过程存在扰动。针对系统的扰动,采用时变的弹道系数模型,针对弹头再入过程的非线性,建立了基于不敏卡尔曼滤波平滑法来提取弹道系数的模型,与不敏卡尔曼滤波法相比,改善了再入段目标弹道系数的提取精度。 展开更多

关键词 再入弹头 弹道系数 不敏卡尔曼滤波平滑

在线阅读 下载PDF 职称材料

双向不敏卡尔曼滤波的无源定位算法 被引量：1

7

作者 张志敏 刘学 张维轩 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第2期267-271,共5页

针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的... 针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 无源定位 不敏卡尔曼滤波 后向平滑 非线性滤波 状态估计 平方根 扩展卡尔曼滤波 稳定性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法 被引量：1

8

作者 尚晓星 李俊霞 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期66-69,共4页

针对非线性系统状态估计的有效融合问题,给出了一种基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法.首先,依据单传感器的量测利用不敏Kalman滤波器得到局部状态估计值;其次,依据模糊集合理论中隶属度的性质构建反映局部状态估计结果的支持... 针对非线性系统状态估计的有效融合问题,给出了一种基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法.首先,依据单传感器的量测利用不敏Kalman滤波器得到局部状态估计值;其次,依据模糊集合理论中隶属度的性质构建反映局部状态估计结果的支持度函数和支持度矩阵,进而实现对于各局部状态估计之间蕴含冗余和互补信息的充分提取;最终,通过对支持度矩阵的求解完成对于权重的合理选择.蒙特卡罗仿真验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 数据融合 非线性滤波 支持度函数 支持度矩阵 不敏卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

集中式多传感器不敏多假设滤波算法

9

作者 管旭军 张玉玲 +1 位作者 芮国胜 周旭 《电光与控制》 北大核心 2010年第10期79-83,共5页

为了解决非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式顺序多传感器不敏多假设滤波算法。在算法中,首先根据顺序结构多传感器系统实现方法将研究问题转化为顺序处理多个非线性单传感器多目标跟踪问题,然后结合多... 为了解决非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式顺序多传感器不敏多假设滤波算法。在算法中,首先根据顺序结构多传感器系统实现方法将研究问题转化为顺序处理多个非线性单传感器多目标跟踪问题,然后结合多假设跟踪的思想将单传感器中量测点迹与多个航迹互联,在此基础上采用不敏卡尔曼滤波完成非线性条件下目标状态估计与协方差的递推。仿真结果表明,与MSJPDA/EKF算法相比,本算法具有更高的跟踪精度和稳定性。 展开更多

关键词 多假设跟踪 多目标 多传感器 不敏卡尔曼滤波 非线性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法

10

作者 管旭军 芮国胜 +1 位作者 周旭 张玉玲 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期542-545,539,共5页

研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合... 研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合概率数据互联算法,依次处理最佳划分中各传感器源于同一目标的量测,在此基础上通过不敏卡尔曼滤波(UKF)解决非线性系统中的目标跟踪问题。最后给出了该算法与MSJPDA/EKF算法的仿真比较,结果表明该算法具有更高的稳定性和跟踪精度。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 非线性 S-D分配 不敏卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于MDS-MAP和非线性滤波的WSN定位算法 被引量：16

11

作者 陈岁生 卢建刚 楼晓春 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期866-872,共7页

为提高传感器网络节点的定位精度,对MDS-MAP结合非线性滤波方法的多种传感器网络定位算法进行研究.根据传感器节点间距离与节点定位坐标之间存在的非线性关系,在MDS-MAP定位算法的基础上,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)求精算法和不敏卡尔曼滤... 为提高传感器网络节点的定位精度,对MDS-MAP结合非线性滤波方法的多种传感器网络定位算法进行研究.根据传感器节点间距离与节点定位坐标之间存在的非线性关系,在MDS-MAP定位算法的基础上,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)求精算法和不敏卡尔曼滤波(UKF)求精算法,对MDS-MAP求得的节点坐标进行求精.对MDS-MAP定位算法、MDS-MAP和EKF相结合的定位算法(MDS-EKF)、MDS-MAP和UKF相结合的定位算法(MDS-UKF)的定位精度进行比较.实验结果表明:EKF和UKF等非线性滤波方法的应用可以提高定位精度,在相同条件下MDS-UKF定位算法的定位精度更高并且其生成的网络拓扑图最接近于实际网络拓扑图. 展开更多

关键词 节点自定位 MDS-MAP 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种融合UKF和EKF的粒子滤波状态估计算法 被引量：8

12

作者 于洪波 王国宏 +1 位作者 孙芸 曹倩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1375-1379,共5页

在扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF)和不敏卡尔曼滤波算法(unscented Kalmanfilter,UKF)的基础上,提出一种基于融合的粒子滤波算法(fusion based particle filter,FPF)。该算法首先利用EKF与UKF分别预测粒子状态,然后通... 在扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF)和不敏卡尔曼滤波算法(unscented Kalmanfilter,UKF)的基础上,提出一种基于融合的粒子滤波算法(fusion based particle filter,FPF)。该算法首先利用EKF与UKF分别预测粒子状态,然后通过融合算法得到粒子的重要性建议分布,实现粒子状态更新。因为充分利用了量测信息,因而能有效提高状态估计精度。仿真中通过实例将该算法与已有的粒子滤波(particle filter,PF)算法进行比较,结果表明该算法各方面性能都有较大改进。 展开更多

关键词 状态估计 粒子滤波算法 融合算法 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

四轴飞行器组合导航非线性滤波算法 被引量：6

13

作者 成怡 金海林 +1 位作者 修春波 宋丽梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A01期341-344,共4页

四轴飞行器是无人机(UAV)的研究热点。以四轴飞行器导航系统为研究对象,研究非线性滤波算法即扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF)在四轴飞行器导航系统中的应用,融合视觉传感器与惯性导航传感器的位置信息,给出载体最优的位置估... 四轴飞行器是无人机(UAV)的研究热点。以四轴飞行器导航系统为研究对象,研究非线性滤波算法即扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF)在四轴飞行器导航系统中的应用,融合视觉传感器与惯性导航传感器的位置信息,给出载体最优的位置估计。在四轴飞行器的数学模型的基础上,建立四轴飞行器的状态方程,根据EKF和UKF的递推方程,并对比经典的Kalman滤波方法,分析不同滤波算法针对四轴飞行器的适应性。仿真结果表明,UKF和EKF比Kalman滤波更能适应四轴飞行器的非线性特征,能取得更好的融合效果,而UKF又优于EKF。 展开更多

关键词 四轴飞行器 组合导航 非线性滤波算法 不敏卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于序列二次规划的非线性不等式状态约束滤波算法 被引量：3

14

作者 陈金广 贺姗 马丽丽 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期295-299,共5页

针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于序列二次规划的迭代不敏卡尔曼滤波算法。在迭代不敏卡尔曼滤波的基础上,采用序列二次规划优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。通过对每一次迭代求解二次规划子问题来确定下降方... 针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于序列二次规划的迭代不敏卡尔曼滤波算法。在迭代不敏卡尔曼滤波的基础上,采用序列二次规划优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。通过对每一次迭代求解二次规划子问题来确定下降方向,重复该步骤直到求得原问题的解,利用效益函数对目标函数最小化和不等式约束条件进行权衡,以保证算法的收敛性,利用正定矩阵近似海森矩阵降低时间复杂度。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,结果表明,该算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。 展开更多

关键词 状态约束 迭代不敏卡尔曼滤波 优化算法 目标跟踪 信息融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

非线性滤波方法在水下目标跟踪中的应用 被引量：6

15

作者 张林琳 杨日杰 熊华 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第8期13-17,共5页

在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明... 在对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波3种非线性滤波方法进行研究的基础上,对粒子滤波算法的重要性密度函数的选取方法进行了研究。结合水下目标的被动跟踪的应用背景,比较了3种滤波算法在水下目标跟踪中的性能差异。结果表明,粒子滤波算法能较好的用于非线性、非高斯条件下的水下目标跟踪。 展开更多

关键词 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波 粒子滤波 重要性密度函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

电视跟踪系统非线性测量延迟滤波算法研究 被引量：1

16

作者 王秋平 周原 +1 位作者 康顺 左玲 《电光与控制》 北大核心 2010年第11期26-29,共4页

针对电视跟踪系统存在的脱靶量现象所导致的不能直接进行目标运动参数预测及预测精度降低问题,提出在测量方程中引入一不确定因子γ以表明系统存在测量延迟,且由γ的概率来表示系统的延迟量。同时根据不敏卡尔曼滤波(UKF)原理,给出带有... 针对电视跟踪系统存在的脱靶量现象所导致的不能直接进行目标运动参数预测及预测精度降低问题,提出在测量方程中引入一不确定因子γ以表明系统存在测量延迟,且由γ的概率来表示系统的延迟量。同时根据不敏卡尔曼滤波(UKF)原理,给出带有测量延迟的非线性系统的状态估计计算方法(称其为测量延迟UKF算法)。并在电视跟踪伺服控制系统中对此算法进行仿真实验。实验结果证明此算法在电视跟踪等效复合控制系统中的有效性,且实验结果也表明在测量方程中引入一不确定因子γ以表明系统存在测量延迟是有效可行的,而且此算法可大幅度降低速度预测误差和跟踪误差。 展开更多

关键词 电视跟踪 光电跟踪 测量延迟 不敏卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于UKF滤波的时差定位与跟踪 被引量：1

17

作者 安振 姜秋喜 《现代防御技术》 北大核心 2008年第6期116-119,123,共5页

由于无源时差定位隐蔽性强,抗干扰性好,定位精度高,相对于测向时差联合定位需要处理的数据少,因此是网络雷达中最主要的定位方式。提出将UKF滤波算法应用到网络雷达的时差定位跟踪中。计算机仿真实验表明,应用UKF算法比以往EKF类算法在... 由于无源时差定位隐蔽性强,抗干扰性好,定位精度高,相对于测向时差联合定位需要处理的数据少,因此是网络雷达中最主要的定位方式。提出将UKF滤波算法应用到网络雷达的时差定位跟踪中。计算机仿真实验表明,应用UKF算法比以往EKF类算法在滤波性能上有明显的提高。 展开更多

关键词 网络雷达 不敏卡尔曼滤波(UKF) 扩展卡尔曼滤波(EKF) 时差定位

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

18

作者 魏高乐 《现代防御技术》 北大核心 2011年第5期119-124,共6页

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)... 对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。 展开更多

关键词 近距机动目标跟踪 不敏卡尔曼滤波 自组织模糊神经网络 UKF—SOFNN滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于BP神经网络的非线性滤波算法研究 被引量：10

19

作者 李松 汪圣利 《电子测量技术》 2018年第12期34-39,共6页

由于目标运动的复杂性和不确定性,传统的非线性滤波算法难以得到较好的滤波精度,为了提高目标的跟踪性能,提出了一种改进后的非线性滤波算法。该算法利用BP神经网络,对非线性滤波的滤波误差进行了修正,然后将修正后的滤波误差补偿给滤... 由于目标运动的复杂性和不确定性,传统的非线性滤波算法难以得到较好的滤波精度,为了提高目标的跟踪性能,提出了一种改进后的非线性滤波算法。该算法利用BP神经网络,对非线性滤波的滤波误差进行了修正,然后将修正后的滤波误差补偿给滤波估计值,进而得到新的状态更新。实验以扩展卡尔曼滤波算法（EKF）和不敏卡尔曼滤波算法（UKF）为例,对运动的单目标进行了蒙特卡洛仿真,结果表明,该算法具有更快的收敛性和更高的滤波精度,能够有效改善目标的跟踪性能。 展开更多

关键词 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波 BP神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

利用空频域信息的固定单站无源定位跟踪算法 被引量：5

20

作者 曲长文 徐征 +1 位作者 苏峰 邓兵 《电光与控制》 北大核心 2010年第11期13-15,29,共4页

针对固定单站无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,在传统定位方法基础上引入角度变化率和多普勒频率变化率信息;在此基础上提出了一种基于空频域信息的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法并结合应用背景对标准UKF算法作了改进,详细分析了... 针对固定单站无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,在传统定位方法基础上引入角度变化率和多普勒频率变化率信息;在此基础上提出了一种基于空频域信息的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法并结合应用背景对标准UKF算法作了改进,详细分析了其定位性能并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较;仿真结果表明UKF算法的定位性能要明显优于EKF算法,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度;增加高精度的角度变化率和多普勒频率变化率信息能够显著改善定位性能。 展开更多

关键词 无源定位 角度变化率 多普勒频率变化率 不敏卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料