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针对在被动方式下进行水下目标定位容易出现滤波发散、收敛速度慢以及精度不高等问题，研究了一种修正极坐标系下的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟系统噪声的统计特性，从而消除了动态模型线性化误差带来的不良影响。仿真结果表明，该算法在收敛速度、估计精度以及稳定性方面都优于常规的卡尔曼滤波器。
自适应推广Kalman滤波应用于水下被动目标定位
【摘 要】
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针对在被动方式下进行水下目标定位容易出现滤波发散、收敛速度慢以及精度不高等问题，研究了一种修正极坐标系下的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟系统噪声的统
【机 构】
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西北工业大学航海工程学院
【出 处】
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系统工程与电子技术
【发表日期】
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2001年5期
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