發(fā)布時(shí)間：2018-07-03 13:06

  本文選題：集員估計(jì) + Kalman濾波�。� 參考：《北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：針對(duì)在未知但有界噪聲假設(shè)下的雙基陣純方位目標(biāo)跟蹤問題,本文提出了一種基于外定界橢球的集員估計(jì)(EOB-SME)跟蹤算法。該算法具有類似于Kalman濾波的預(yù)測(cè)-校正遞推更新結(jié)構(gòu),并且在時(shí)間更新和量測(cè)更新遞推階段分別有一個(gè)加權(quán)參數(shù)。通過(guò)最小化估計(jì)誤差的Lyapunov函數(shù)的上界來(lái)求取量測(cè)更新遞推階段的加權(quán)參數(shù),減少了算法的計(jì)算量;同時(shí)將非線性系統(tǒng)線性化后所產(chǎn)生的誤差用橢球進(jìn)行外包,與量測(cè)噪聲橢球組成新的噪聲橢球。仿真結(jié)果表明:在有界噪聲假設(shè)下,本文所提出算法對(duì)純方位機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤精度更高。
[Abstract]:In this paper, a set member estimation (EOB-SME) tracking algorithm based on the outer bound ellipsoid is proposed to solve the azimuth only target tracking problem under the assumption of unknown but bounded noise. The proposed algorithm has a predictor-correction recursive update structure similar to Kalman filtering and has a weighted parameter in the time update and measurement update recursive stages. By minimizing the upper bound of the Lyapunov function of the estimation error, the weighted parameters in the recursive phase of the measurement update are obtained, and the computational complexity of the algorithm is reduced, and the error caused by the linearization of the nonlinear system is outsourced by the ellipsoid. A new noise ellipsoid is formed with the measurement noise ellipsoid. The simulation results show that under the assumption of bounded noise, the algorithm proposed in this paper has higher tracking accuracy for bearings-only maneuvering targets.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61233005) 國(guó)家“973”計(jì)劃(2014CB744200)~~
【分類號(hào)】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2093753