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目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究,主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标,而在实际应用中目标常常是机动的。由此,提出了一种可调白噪声UKF方法。该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法,它不需要假定目标的机动加速度模型,而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声,从而实时地修正估计结果。同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响,而且算法实现简单。最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较,仿真结果验证了提出算法的优越性。 相似文献
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微带类椭圆函数滤波器 总被引:4,自引:1,他引:4
介绍了一种新型的微带线滤波器-类椭圆函数滤波器。比起传统的微带交指、平行耦合线等形式滤波器,微带类椭圆函数滤波器具有很好的带外抑制特性,且体积小。通过微带谐振器安放在不同的位置和改变谐振器之间的间距。实现不同性质的耦合及耦合大小。分别计算了三种性质耦合大小与间距的关系,并得到曲线。设计了4阶类椭圆函数滤波器。测试结果与理论预期值相吻合。该类滤波器可以广泛应用在平面电路中,同时在超导状态下也有诱人的应用前景。 相似文献
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针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。
相似文献
相似文献
628.
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运用自适应滤波方法研究导弹飞行试验多站测量定轨问题。充分考虑导弹飞行的动力学模型所提供的信息,对加速度随机干扰的统计特性以及测量设备的系统误差进行自适应补偿,从而获得高精度的弹道估计。计算结果表明,这种飞行状态估计与测量设备系统误差估计交互进行、互相补偿的方法,在数据处理过程中效果是明显的。 相似文献
630.
基于Kalman滤波的卫星光谱成像仪非均匀性场景校正 总被引:1,自引:0,他引:1
为消除在轨卫星光谱成像仪的非均匀性,提出了一种基于Kalman滤波器校正算法.给出了校正算法,建立了均方根误差和列向粗糙度等评价指标.对美国TERRA卫星MODIS仪器图像的校正试验结果表明:用Kalman滤波器校正方法去除遥感图像中非均匀性条带的效果明显,校正后图像的品质显著提高. 相似文献