针对有色量测噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带有色量测噪声的联合估计与辨识算法。通过采用量测差分法实现了有色噪声白化,从而将有色量测噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题。基于EM算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识：在E-step,通过利用有色量测噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑（HCKS）算法,获得了目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,进而获得转弯角速度的解析解。通过仿真验证了本文算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法以及交互多模型法。而且又从窗口长度以及最大迭代次数2个方面评估分析了算法的性能,仿真结果表明,窗口长度以及最大迭代次数越大,精度越高。 相似文献
2.
带异步相关噪声的战斗机蛇形机动跟踪算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对异步相关噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,从联合优化的解决思路出发,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带异步相关噪声的联合估计与辨识算法。首先采用"去相关框架"解除过程噪声与量测噪声之间的相关性,从而将异步相关噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题,其次通过解除目标状态与转弯角速度之间的非线性耦合关系,基于期望最大化算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识,从而获得转弯角速度闭环形式的解析解：在E-step,通过利用异步相关噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑器（HCKS）,获得目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,获得转弯角速度的解析解。最后通过仿真验证了所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法。 相似文献
1