系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2009年
5期
1083-1086
,共4页
推广卡尔曼滤波%无迹卡尔曼滤波%被动跟踪%多传感器
推廣卡爾曼濾波%無跡卡爾曼濾波%被動跟蹤%多傳感器
추엄잡이만려파%무적잡이만려파%피동근종%다전감기
针对多被动传感器条件下的目标跟踪问题,给出了推广卡尔曼滤波在多被动传感器条件下的具体算法;考虑到多被动传感器目标跟踪需要解决观测非线性的问题,故而将用于非线性系统的基于UT变换的UKF算法应用于所讨论的跟踪问题中,采用检测融合方案,将多个被动传感器的角度观测组合成量测向量,推导了多被动传感器的UKF滤波算法,实现了对目标在三维空间中的全被动跟踪.将两种算法进行了仿真比较,结果表明,采用多被动传感器的UKF算法可以获得比传统的推广卡尔曼滤波算法更为精确的跟踪效果.
針對多被動傳感器條件下的目標跟蹤問題,給齣瞭推廣卡爾曼濾波在多被動傳感器條件下的具體算法;攷慮到多被動傳感器目標跟蹤需要解決觀測非線性的問題,故而將用于非線性繫統的基于UT變換的UKF算法應用于所討論的跟蹤問題中,採用檢測融閤方案,將多箇被動傳感器的角度觀測組閤成量測嚮量,推導瞭多被動傳感器的UKF濾波算法,實現瞭對目標在三維空間中的全被動跟蹤.將兩種算法進行瞭倣真比較,結果錶明,採用多被動傳感器的UKF算法可以穫得比傳統的推廣卡爾曼濾波算法更為精確的跟蹤效果.
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