【摘 要】
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对于纯方位目标跟踪问题 ,在利用卡尔曼滤波算法进行处理时 ,首先要进行观测方程及状态方程的线性化处理 ,自然导致线性化误差 ,为减少它对目标跟踪的影响 ,该文利用衰减记忆
【机 构】
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青岛海洋大学!青岛266003,青岛海洋大学!青岛266003
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对于纯方位目标跟踪问题 ,在利用卡尔曼滤波算法进行处理时 ,首先要进行观测方程及状态方程的线性化处理 ,自然导致线性化误差 ,为减少它对目标跟踪的影响 ,该文利用衰减记忆的卡尔曼滤波算法 ,通过蒙特卡罗模拟仿真实验表明其跟踪效果在收敛速度和收敛率以及稳定性等方面有了较大的提高。
For the purely azimuth target tracking problem, when using the Kalman filter algorithm to process, firstly, the linearization of the observation equation and the equation of state is performed, which naturally leads to the linearization error. In order to reduce its impact on the target tracking, The Kalman filter algorithm shows that the tracking effect has been greatly improved in terms of convergence speed, convergence rate and stability through Monte Carlo simulation experiments.
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