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
作 者:曲长文[1,2] 徐征[2] 李炳荣[2] 苏峰[2]
机构地区:[1]航空电子系统综合技术重点实验室,上海200233 [2]海军航空工程学院电子信息工程系,烟台264001
出 处:《系统仿真学报》2012年第8期1655-1659,1664,共6页Journal of System Simulation
基 金:航空科学基金(20105584004)
摘 要:与EKF类算法相比,基于不敏变换(UT)的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法因为不存在线性化误差从而具有更好的性能,不过存在运算量较大的问题。建立了具有线性状态方程的固定单站无源目标跟踪模型,以此为研究背景在满足L+λa=nx+λ=常数的情况下由扩维UKF算法推导出了简化UKF算法并进行了仿真分析。仿真结果表明在满足推导条件时简化UKF算法可以在降低运算量的同时保持和扩维UKF同样的定位性能,具有较强的实用性。The unscented transform (UT) based unscented Kalman filter (UKF) algorithm has better performance compared with the EKF algorithm because it doesn't exist linearization error while suffering a computation problem. Considering the single non-moving observer passive location and tracking system with a linear process equation as research ground, the simplified UKF algorithm was derived from the augmented UKF under the condition of L+λa=nx+λ=constant and the performance analysis was made. Simulation results indicate that the simplified UKF algorithm can keep the same performance as the augmented UKF algorithm while reducing the computation.
关 键 词:无源跟踪 不敏变换 扩维UKF 简化UKF 仿真
分 类 号:TN958.97[电子电信—信号与信息处理]
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