【摘 要】
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为改善高阶容积卡尔曼滤波算法的滤波精度和鲁棒性,提出了一种新的基于Huber的高阶容积卡尔曼滤波算法.在采用统计线性回归模型近似非线性量测模型的基础上,利用Huber M估计
【机 构】
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西南大学电子信息工程学院,华南理工大学电子与信息学院
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为改善高阶容积卡尔曼滤波算法的滤波精度和鲁棒性,提出了一种新的基于Huber的高阶容积卡尔曼滤波算法.在采用统计线性回归模型近似非线性量测模型的基础上,利用Huber M估计算法实现状态的量测更新.进一步结合高阶球面-径向容积准则的状态预测模块构成基于Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法.重点分析了Huber代价函数的调节因子对算法跟踪性能的影响.通过对纯方位目标跟踪和再入飞行器跟踪两个实例验证了所提算法的跟踪性能优于传统高阶容积卡尔曼滤波算法.
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