扩维UKF在目标状态估计器中的应用

张前; 王小平; 林秦颖; 薛建平

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扩维UKF在目标状态估计器中的应用

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在火力/飞行控制(IFFC)系统的目标状态估计器(TSE)设计中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,同时在传感器坐标系下所获得的目标量又是直接可用的,但一般量测模型是非线性的,滤波器模型需采用非线性滤波方法.为了提高状态估计器的估计精度,在UKF(Unscented Kalman Filter)算法基础上,介绍了一种新的AUKF(Augmented UKF)滤波方法.此算法的思想是尽可能多地利用系统的量测信息,把系统和量测噪声同状态变量联系起来一起考虑,即把系统和量测噪声也列为状态.这要求预测方程产生的采样点同样被应用到更新方程,从而使噪声项的作用通过非线性方程进行传递.通过Monte-Carlo仿真与EKF(Extented Kalman Filter)算法进行了比较,仿真结果表明新算法的有效性和实用性.

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来源
《电光与控制》 |2009年第10期|87-90|共4页
作者
张前; 王小平; 林秦颖; 薛建平;
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作者单位

空军工程大学工程学院,西安,710038;

空军工程大学工程学院,西安,710038;

空军工程大学工程学院,西安,710038;

空军工程大学工程学院,西安,710038;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类军用飞机（战机）;
关键词
火力控制; 飞行控制; 目标状态估计器; 扩维UKF滤波;

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