【摘 要】
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采用UKF(Unscented Kalman Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题.目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方
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采用UKF(Unscented Kalman Filter)方法处理了平面内地面站对目标的方位跟踪的估计问题.目标的位置和速度由选定的高斯分布采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方程传播并随着非线性测量方程变换,由此不但得到目标位置和速度的均值及较高的计算精度,而且避免了对非线性方程的线性化过程.仿真结果表明,UKF方法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的估计精度,并能有效地克服非线性严重时,方位跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题.
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