【摘 要】
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为了提高无人机测向定位精度,并直观地表示出一定概率下目标可能的位置区域,给出了一种基于卡尔曼滤波(KF)的无人机测向定位算法。首先使用无人机前两次测向线,计算目标位置
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为了提高无人机测向定位精度,并直观地表示出一定概率下目标可能的位置区域,给出了一种基于卡尔曼滤波(KF)的无人机测向定位算法。首先使用无人机前两次测向线,计算目标位置测量的初始值;其次采用KF算法估计不同时刻目标位置的估计值,并计算每一时刻经卡尔曼滤波后的测角误差;最后将滤波后的测角误差代入目标可能位置概率椭圆算法,计算目标可能位置区域的位置及大小。结果表明:经卡尔曼滤波计算后的位置估计值逼近真实值的速度更快,所得的目标可能位置区域的面积更小,定位精度有了较明显的提高。
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