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]西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049 [2]西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安710049
出 处:《控制与决策》2010年第5期721-724,729,共5页Control and Decision
基 金:国家973计划项目(2007CB311006);国家自然科学基金项目(60574033)
摘 要:针对再入阶段的弹道目标跟踪问题,提出运用平方根求积卡尔曼滤波器(SRQKF)估计目标的状态.所提出的算法是求积卡尔曼滤波(QKF)算法的平方根实现.该算法传播了目标状态的均值和协方差的平方根,确保了协方差矩阵的对称性和半正定性,改进了数值精度和稳定性,但其计算复杂性稍有增加.仿真实验表明,所提出算法的估计精度优于QKF算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,是一种很有效的非线性滤波方法.In order to track the ballistic re-entry target,a square root quadrature Kalman filter(SRQKF) is presented to estimate the target state.The proposed algorithm is the square root implementation of the quadrature Kalman filter(QKF). The square root quadrature Kalman filter propagates the mean and the square root of the covariance,which guarantees the symmetry and positive semi-definiteness of the covariance matrix,improves numerical stability and numerical accuracy,but at the expense of increased computational complexity.The simulation experiments show that,the estimation accuracy of the new algorithm outperforms that of the QKF and the extended Kalman fitering algorithms,and the method is an effective nonlinear filtering method.
关 键 词:弹道目标跟踪 求积卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 非线性滤波
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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