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]海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001
出 处:《电子设计工程》2012年第19期106-109,共4页Electronic Design Engineering
基 金:国家自然科学基金项目(61032001);航空科学基金(20085184003)
摘 要:针对多目标情况下雷达组网的误差配准问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)和最优压缩的系统偏差稳健估计方法。该算法将目标的运动状态和传感器系统偏差组合在同一状态方程中,构建扩维的系统偏差动态方程,接着采用UKF的方法对目标状态和系统偏差进行联合估计。然后通过对多个估计结果的进一步融合,最终得到较高精度的系统偏差估计。仿真结果表明,该算法可以有效地实现多目标情况下的误差配准。To improve the system errors estimation for radar network in multi-target, a novel robust estimation method of sensor bias based on Unscented Kalman Fiher(UKF) and optimum compression is proposed.Firstly,a dynamic equation is built up for target by incorporating target states and sensor bias into one state equation,and UKF is used to estimate target states and sensor bias simultaneously. Then,the results of UKF are processed by optimum compression to get the systematic bias of the higher precision. Simulation results show that errors registration in multi-target can be finished more effectively.
分 类 号:TN95[电子电信—信号与信息处理]
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