【摘 要】
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被动跟踪中,目标估计精度常受大初始误差的限制,在此情况下发展一种估计精度高,跟踪速度快,鲁棒性好的滤波器具有重要意义.基于统计线性化理论优化了传统迭代滤波器和虚拟噪声估值器,并在此基础上提出了一种带有噪声智能统计功能的改进型分块差分滤波器,较好完成了噪声统计特性未知情况下的非线性估计任务.典型跟踪算例验证了文章设计的滤波器的有效性.
【机 构】
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大连民族大学信息与通信工程学院 大连辽宁116600
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被动跟踪中,目标估计精度常受大初始误差的限制,在此情况下发展一种估计精度高,跟踪速度快,鲁棒性好的滤波器具有重要意义.基于统计线性化理论优化了传统迭代滤波器和虚拟噪声估值器,并在此基础上提出了一种带有噪声智能统计功能的改进型分块差分滤波器,较好完成了噪声统计特性未知情况下的非线性估计任务.典型跟踪算例验证了文章设计的滤波器的有效性.
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