發(fā)布時間：2018-04-19 15:42

  本文選題：無源跟蹤 + 迭代無味卡爾曼濾波�。� 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2014年02期

【摘要】：為利用多機實現(xiàn)對目標(biāo)的快速高精度無源跟蹤,提出了一種新的迭代無味卡爾曼濾波(unscented Kalman filter,UKF)算法。所提算法利用隨機變量的概率密度函數(shù)變換,求得了直接關(guān)于目標(biāo)狀態(tài)的似然函數(shù),并據(jù)此利用最大似然估計迭代求解當(dāng)前時刻的目標(biāo)狀態(tài),推導(dǎo)了能達到最大似然面的迭代求解準(zhǔn)則,將該準(zhǔn)則與UKF算法結(jié)合得到新的迭代UKF算法。以多機只測角跟蹤為例,對所提算法的性能進行仿真分析,仿真結(jié)果表明,相對于已有的迭代UKF算法,所提算法具有更好的跟蹤性能,實用性強。
[Abstract]:In order to realize fast and high precision passive tracking of targets with multiple computers, a new iterative unscented Kalman filter UKF algorithm is proposed.Using the probability density function transformation of random variables, the proposed algorithm obtains the likelihood function directly about the target state, and iteratively solves the target state at the current time by using the maximum likelihood estimation.The iterative solution criterion which can reach the maximum likelihood surface is derived, and a new iterative UKF algorithm is obtained by combining the criterion with the UKF algorithm.The simulation results show that the proposed algorithm has better tracking performance and better practicability than the existing iterative UKF algorithm.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系;
【基金】：航空電子系統(tǒng)綜合技術(shù)重點實驗室和航空科學(xué)基金(20105584004)聯(lián)合資助 海軍航空工程學(xué)院研究生創(chuàng)新基金資助課題
【分類號】：TN953

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1773707