现代雷达
現代雷達
현대뢰체
MODERN RADAR
2012年
10期
32-36
,共5页
跟踪%滤波%外推%UKF算法%Admas-UKF算法
跟蹤%濾波%外推%UKF算法%Admas-UKF算法
근종%려파%외추%UKF산법%Admas-UKF산법
不敏Kalman滤波(UKF)算法可以广泛用于各种目标运动的非线性估计中,传统的UKF滤波算法对于时间更新(即一步预测),一般采用对目标运动方程进行离散化或线性化处理,其结果不可避免地产生离散化误差,当目标运动非线性较强时,会导致跟踪误差增大,甚至无法给出正确的预测结果.文中提出的基于阿当姆斯(Adams)预估校正的UKF算法(即Admas-UKF),很好地解决了弹道目标过顶点的跟踪外推问题,仿真结果显示,与传统的UKF算法相比,此算法提高了跟踪外推精度,而计算时间远少于龙格库塔不敏Kalman滤波(Runge_Kutta-UKF)算法.
不敏Kalman濾波(UKF)算法可以廣汎用于各種目標運動的非線性估計中,傳統的UKF濾波算法對于時間更新(即一步預測),一般採用對目標運動方程進行離散化或線性化處理,其結果不可避免地產生離散化誤差,噹目標運動非線性較彊時,會導緻跟蹤誤差增大,甚至無法給齣正確的預測結果.文中提齣的基于阿噹姆斯(Adams)預估校正的UKF算法(即Admas-UKF),很好地解決瞭彈道目標過頂點的跟蹤外推問題,倣真結果顯示,與傳統的UKF算法相比,此算法提高瞭跟蹤外推精度,而計算時間遠少于龍格庫塔不敏Kalman濾波(Runge_Kutta-UKF)算法.
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