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一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法
引用本文:卢晓林,刘健,刘忠. 一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法[J]. 海军工程大学学报, 2007, 19(1): 86-89
作者姓名:卢晓林  刘健  刘忠
作者单位:1. 海军工程大学,训练部,武汉,430033
2. 海军92823部队,海南,三亚,572021
3. 海军工程大学,电子工程学院,武汉,430033
摘    要:针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明,AEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。

关 键 词:纯方位目标跟踪  扩展卡尔曼滤波  自适应扩展卡尔曼滤波
文章编号:1009-3486(2007)01-0086-04
修稿时间:2006-07-16

Research of AEKF application algorithm used for bearings-only tracking
LU Xiao-lin,LIU Jian,LIU Zhong. Research of AEKF application algorithm used for bearings-only tracking[J]. Journal of Naval University of Engineering, 2007, 19(1): 86-89
Authors:LU Xiao-lin  LIU Jian  LIU Zhong
Abstract:Bearings-only tracking(BOT)is a key problem in the academic domain because it is non-linear essentially.A new adaptive filter(AEKF) is proposed considering the divergence shortage of extend Kalman filter(EKF).The new algorithm compensates the error of linearization dynamically by using Sage-Husa noise estimator online.The simulation results demonstrate that the AEKF has better performance than the EKF both in stability and precision.It provides a new method for the realization of underwater bearingsonly tracking.
Keywords:bearings-only tracking  extended Kalman filter  adaptive EKF
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