【摘 要】
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在目标被动式跟踪中广泛应用的伪量测变换估计器(PLE)具有良好的误差收敛性。然而由于等价噪声和状态的相关性,该估计器的估计是有偏的。提出的强跟踪滤波器(STF)通过强制白
【机 构】
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清华大学自动化系; 清华大学自动化系 北京100084; 北京100084; 北京100084;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60274059,60025307);教育部博士点基金及中国博士后基金。
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在目标被动式跟踪中广泛应用的伪量测变换估计器(PLE)具有良好的误差收敛性。然而由于等价噪声和状态的相关性,该估计器的估计是有偏的。提出的强跟踪滤波器(STF)通过强制白化残差具有自适应地校正估计偏差和迅速跟踪状态变化的能力。STF已经在非线性系统时滞估计、故障诊断与容错控制方面取得了很好的效果。结合PLE和STF,提出了一种自适应伪量测变换估计器(APLE)。APLE减小了状态的估计偏差,同时对目标的初始值具有极强的鲁棒性。计算机仿真验证了APLE算法的有效性。
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