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Tracking a ballistic target: comparison of several nonlinear filters

机译：跟踪弹道目标：几种非线性滤波器的比较

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This paper studies the problem of tracking a ballistic object in the reentry phase by processing radar measurements. A suitable (highly nonlinear) model of target motion is developed and the theoretical Cramer-Rao lower bounds (CRLB) of estimation error are derived. The estimation performance (error mean and standard deviation; consistency test) of the following nonlinear filters is compared: the extended Kalman filter (EKF), the. statistical linearization, the particle filtering, and the unscented Kalman filter (UKF). The simulation results favor the EKF; it combines the statistical efficiency with a modest computational load. This conclusion is valid when the target ballistic coefficient is a priori known.
机译：本文研究了通过处理雷达测量来跟踪再入相位的弹道对象的问题。开发了一个合适的（高度非线性）的目标运动模型，衍生估计误差的理论克拉梅-RAO下限（CRLB）。比较以下非线性滤波器的估计性能（误差均值和标准偏差;一致性测试）：扩展卡尔曼滤波器（EKF），即。统计线性化，颗粒滤波和未加注的卡尔曼滤波器（UKF）。仿真结果有利于EKF;它将统计效率与适度的计算负载结合起来。当目标弹道系数是已知的先验时，该结论是有效的。

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