纯方位目标运动分析的自适应扩展卡尔曼滤波算法

【摘要】：针对纯方位目标运动分析中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的算法(AEKF)。该算法利用极大后验噪声估计器 Sage-Husa 对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。对比仿真分析表明,AEKF 较之 EKF 滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标运动分析的实现提供新的方法。

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前4条

1	刘健;刘忠;玄兆林;;纯方位目标运动分析的自适应扩展卡尔曼滤波算法[A];2005年全国水声学学术会议论文集[C];2005年
2	薛锋;刘忠;;粒子滤波器及其在水下纯方位跟踪中的应用[A];2005年全国水声学学术会议论文集[C];2005年
3	郭云飞;苏刚;林岳松;;基于MVEKF的被动声网络定位算法[A];浙江省信号处理学会2011学术年会论文集[C];2011年
4	蒋富勤;赵航芳;;运动目标状态序贯贝叶斯滤波[A];浙江省信号处理学会2011学术年会论文集[C];2011年

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前1条

1	谭维茜;多站纯方位被动跟踪粒子滤波算法研究[D];南京理工大学;2009年

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