基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

基于UKF滤波的时差定位与跟踪

由于无源时差定位隐蔽性强,抗干扰性好,定位精度高,相对于测向时差联合定位需要处理的数据少,因此是网络雷达中最主要的定位方式.提出将UKF滤波算法应用到网络雷达的时差定位跟踪中.计算机仿真实验表明,应用UKF算法比以往EKF类算法在滤波性能上有明显的提高.