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:葛广泽 李乾旭 GE Guang-ze;LI Qian-xu(Shanghai AVICAS Avionics Systems Co.Ltd,Shanghai 200241,China)
机构地区:[1]上海民用航空电子系统有限公司,上海200241
出 处:《航空电子技术》2024年第4期59-64,共6页Avionics Technology
摘 要:针对机载防碰撞系统基于量化量测进行目标高度状态跟踪的实际应用场景,本文首先说明了采用线性卡尔曼滤波高度跟踪的算法流程,在此基础上建立了一种使用近似最小均方差估计的卡尔曼滤波跟踪算法,并在仿真环境下对比了两种卡尔曼滤波高度跟踪算法的性能。仿真结果表明,在大量化间隔下采用最小均方差估计的卡尔曼滤波跟踪算法可以实现更高的跟踪精度。For the practical application scenario of target height state tracking based on quantized measurement in airborne anti-collision systems,the process of using linear Kalman filter height tracking algorithm is illustrated,and then a Kalman filter tracking algorithm is established using approximate minimum mean square error estimation.The performance of the two Kalman filter height tracking algorithms is compared in a simulation environment.The simulation results show that the Kalman filter tracking algorithm with minimum mean square error estimation can achieve higher tracking accuracy at large quantization intervals.
关 键 词:卡尔曼滤波 机载防碰撞 高度状态跟踪 最小均方差
分 类 号:TN953[电子电信—信号与信息处理]
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