【摘 要】
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针对单站无源定位系统中，观测站机动导致的滤波精度降低问题，提出了一种基于距离参数化CKF的单站无源定位方法（range-parameterised cubature kalman filter smoothing, RPCKFS）。引入距离参数化的思想，结合观测站观测范围作为先验值，将观测范围划分为若干个区间，并赋予初始权重，在各个区间引入后向平滑容积卡尔曼滤波（cubature kalman f
【基金项目】
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国防科技173计划技术领域基金项目（2021-JCJQ-JJ-1182）；
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针对单站无源定位系统中，观测站机动导致的滤波精度降低问题，提出了一种基于距离参数化CKF的单站无源定位方法（range-parameterised cubature kalman filter smoothing, RPCKFS）。引入距离参数化的思想，结合观测站观测范围作为先验值，将观测范围划分为若干个区间，并赋予初始权重，在各个区间引入后向平滑容积卡尔曼滤波（cubature kalman filter smoothing, CKFS）,利用各时刻的预测值与观测值的比值来更新区间权重，最后对各区间状态信息加权融合来实现目标状态的获取。仿真结果表明：该方法能够有效降低滤波全局对观测站机动的敏感性，提高滤波稳定性与定位精度。
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