【摘 要】
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针对机动目标跟踪中,传统无迹卡尔曼滤波算法鲁棒性差、易发散等问题,以双站纯角度定位为应用背景,将平方根无迹卡尔曼滤波算法(SRUKF)和交互多模型算法(IMM)相结合。首先分
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473153),航空科学基金(2016ZC59006)
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针对机动目标跟踪中,传统无迹卡尔曼滤波算法鲁棒性差、易发散等问题,以双站纯角度定位为应用背景,将平方根无迹卡尔曼滤波算法(SRUKF)和交互多模型算法(IMM)相结合。首先分析了双站测向交叉定位的原理,将几何定位的结果作为滤波初值,然后采用球形无迹变换替代传统的对称sigma点采样,并利用协方差的平方根代替协方差进行递推运算,确保协方差矩阵的非负定性,提高了算法的鲁棒性,并减少了计算量。仿真结果表明,IMM-SRUKF算法可以准确地预测出不同时刻目标的运动状态,在观测误差较大时,相比于其他算法,稳定性更高
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