【摘 要】
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针对中心差分卡尔曼滤波(CDKF)跟踪时估计精度较低这一不足,提出了一种基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)方法。本文将迭代滤波理论引入到中心差分卡尔曼滤波算法
【机 构】
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西北工业大学航海学院,西安邮电学院电子工程学院,西安交通大学电子与信息工程学院
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针对中心差分卡尔曼滤波(CDKF)跟踪时估计精度较低这一不足,提出了一种基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)方法。本文将迭代滤波理论引入到中心差分卡尔曼滤波算法中,重复利用观测信息,采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验,给出了该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、中心差分卡尔曼滤波(CDKF)的仿真结果,并分析了其跟踪性能和均方根误差。实验结果表明,迭代中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)算法不仅具有无需计算Jacobian矩阵的优点,而且具有更高的估计精度。
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