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单站无源定位初始估计误差大、可观测性弱,并且可以得到的观测量受限,对机动辐射源的单站被动定位一直是一个难题。针对单站无源定位以及机动跟踪的特点,为改善IMM(Interacting multiple model)算法在单站无源定位中的性能,对IKF(Iterated Kalman Filter)进行改进,将改进的IKF和IMM结合,提出基于迭代的IMM算法。该算法对IMM算法中模型滤波器的输出进行迭代运算,并在滤波迭代中引入交互,从而减小模型滤波误差,改善模型滤波融合效果。对本文方法和IMM方法的仿真比较表明,本文方法在出现大的估计误差时可以得到比IMM更好的跟踪性能。 相似文献
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本文详细讲述了PAWS开发平台下,如何利用自动取数和手动取数方法获取ATLAS模块中的数据,如何把WCEM模块中的数据返回至ATLAS中显示,如何在两个模块之间传递数组,并在扩展词法库的基础上编写一个统一的传值函数方便快捷地满足程序要求。 相似文献