检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆邮电大学信号与信息处理重点实验室,重庆400065
出 处:《中国电子科学研究院学报》2009年第5期541-545,共5页Journal of China Academy of Electronics and Information Technology
基 金:重庆市科委项目(2008BB2087);重庆市教委自然科学基金项目(KJ080502);重庆邮电大学博士启动项目(A2007-56)
摘 要:根据非合作式单站无源目标定位跟踪的模型,对标准的UKF算法进行了简化,提出了一种SUKF(simplified unscented kalman filter)算法,并将其应用于非合作式单站无源目标跟踪。仿真分析表明,与传统的EKF相比,该算法在滤波精度上有显著的提高;与标准UKF相比,该算法不仅保持了与UKF相同的滤波精度,而且其时间复杂度较UKF大为降低,更适合于实时性强的场合应用。A novel algorithm named SUKF (simplified unscented kalman filter), which is based on the model of non-cooperative single observer passive location and tracking system (SOPLAT) and derives from the conventional Unscented Kalman Filter, is proposed and applied to non-cooperative SOPLAT. The simulation results show that SUKF outperforms EKF greatly in accuracy. Compared with UKF, SUKF not only has lower computational complexity but also have almost the same tracking performance. The findings indicate that this technique is more feasible on the real-time occasions.
分 类 号:TN953[电子电信—信号与信息处理] TN958.97[电子电信—信息与通信工程]
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