發(fā)布時間：2018-11-18 08:19

【摘要】：針對機載無源定位系統(tǒng)中,初始值誤差和數(shù)值的舍入計算對無味卡爾曼濾波(un-scented Kalman filtering,UKF)算法的定位精度和濾波穩(wěn)定性影響較大的問題,提出一種基于平方根球形無味的卡爾曼濾波算法(square root spherical unscented Kalman filter,Sqrt-UKFST)。該方法以單位超球體球面無味變換為基礎(chǔ),通過減少采樣點數(shù)目和球面半徑,保證所有采樣點在一個單位超球體上,從而提高算法對初始值的魯棒性,并采用平方根濾波提高算法的數(shù)值穩(wěn)定性。對該算法進行100次Monte-Carlo實驗,仿真結(jié)果表明,Sqrt-UKFST算法收斂速度快,濾波性能穩(wěn)定;當(dāng)初始狀態(tài)估計誤差較大時,Sqrt-UKFST算法的定位精度保持在30%以內(nèi),提高系統(tǒng)對初始值的魯棒性。
[Abstract]:In the airborne passive positioning system, the rounding calculation of initial value error and numerical value has a great influence on the positioning accuracy and filtering stability of the tasteless Kalman filter (un-scented Kalman filtering,UKF) algorithm. In this paper, a new Kalman filter algorithm, (square root spherical unscented Kalman filter,Sqrt-UKFST, is proposed based on square root spherical and tasteless. This method is based on the spherical tasteless transformation of unit hypersphere. By reducing the number of sampling points and the radius of the sphere, all the sampling points are guaranteed to be on one unit hypersphere, thus improving the robustness of the algorithm to the initial values. The square root filter is used to improve the numerical stability of the algorithm. The simulation results show that the convergence speed of the Sqrt-UKFST algorithm is fast and the filtering performance is stable. When the initial state estimation error is large, the positioning accuracy of the Sqrt-UKFST algorithm is kept within 30%, which improves the robustness of the system to the initial value.
【作者單位】： 中北大學(xué)儀器科學(xué)與動態(tài)測試教育部重點實驗室;中北大學(xué)電子測試技術(shù)國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61471385)
【分類號】：TN97

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本文編號：2339445