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高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法
引用本文:李曦,杨乐,郭福成,刘洋,张敏. 高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法[J]. 国防科技大学学报, 2016, 38(2): 99-106
作者姓名:李曦  杨乐  郭福成  刘洋  张敏
作者单位:1.江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122,1.江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122; 2.国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073,2.国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073,2.国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073,2.国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073
基金项目:国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61304264,61305017);江苏省自然科学基金资助项目(BK20140166)
摘    要:针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。

关 键 词:高斯和;5阶容积Kalman滤波;辐射源跟踪;非线性滤波;分裂与合并
收稿时间:2015-04-16

Gaussian-sum based cubature Kalman filtering algorithm for source geolocation using dual geostationary satellites
LI Xi,YANG Le,GUO Fucheng,LIU Yang and ZHANG Min. Gaussian-sum based cubature Kalman filtering algorithm for source geolocation using dual geostationary satellites[J]. Journal of National University of Defense Technology, 2016, 38(2): 99-106
Authors:LI Xi  YANG Le  GUO Fucheng  LIU Yang  ZHANG Min
Abstract:
Keywords:Gaussian sum   5th-order cubature Kalman filtering   source tracking   nonlinear filtering   splitting and merging
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