基于迭代观测更新滤波的单站无源定位算法

熊露; 谌剑; 毕晓文; 陈安全

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基于迭代观测更新滤波的单站无源定位算法

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cqvip:单站无源定位具有较强的隐蔽性,能够避免多个观测平台之间数据的融合与同步等问题。针对单站无源定位算法性能易受测量误差一致性和初始状态误差等因素影响的问题,文中从线性估计理论出发,提出了一种基于迭代观测更新滤波(IMUF)的单站无源定位算法。首先,将经典的一步离散线性估计器观测更新改写为连续时间上的逐步更新过程,推导了连续逐步状态及其误差矩阵的演化方程,然后进一步离散化得到迭代观测更新方程,并采用Sigma点方法对其中的高斯矩进行近似计算,得到了一种具有类似Kalman滤波运算形式,适用于单站无源定位问题的迭代观测更新滤波算法。仿真试验证明,较之传统算法,该算法能够有效处理非一致性观测误差和大初始状态误差下的性能恶化问题,在滤波收敛性与估计准确性方面更有优势。

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来源
《水下无人系统学报》 |2019年第4期|P.406-412|共7页
作者
熊露; 谌剑; 毕晓文; 陈安全;
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作者单位

[1]陆军工程大学军械士官学校雷达系湖北武汉430075;

[2]海军工程大学控制科学与工程博士后科研流动站湖北武汉430033;

[3]海军士官学校信息与通信系安徽蚌埠233012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TJ630.34;
关键词
单站无源定位; 迭代观测更新滤波; 线性估计器; Sigma点方法;

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