修正的EKPF算法在固定单站被动目标跟踪中的应用

基于以角度、角度变化率、多普勒频率变化率信息为观测量的固定单站被动目标跟踪系统,引入扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)算法对定位结果进行滤波处理。理论分析和仿真实验证明了其滤波性能在该系统中的优越性。针对EKPF算法运算量大、实时性差的问题,通过对部分粒子进行间隔EKF采样,将EKPF算法进行修正。修正的EKPF算法既有效降低了运算量,又增加了粒子的多样性,使粒子集更加逼近真实的后验概率密度函数。计算机仿真表明,与传统的EKPF算法相比,修正算法在保证滤波性能基本不变的前提下,算法实时性得到了有效提高。