【摘 要】
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为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法（SR-UKFS）应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel（RTS）平
【机 构】
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中国船舶重工集团第七一六研究所,南京理工大学自动化学院
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为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法（SR-UKFS）应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel（RTS）平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波（SR-UKF）作为前向滤波算法得到的目标状态估计向后平滑,得到前一时刻目标状态估计,再利用该状态估计值进行再次滤波得到当前时刻目标状态估计。该算法得到的前一时刻的目标状态估计更加精确,从而进一步提高了目标跟踪的精度。最后,通过对SR-UKFS算法和SR-UKF算法的跟踪性能进
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