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多模型不敏高斯混合概率假设密度滤波方法

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摘要 基于机场目标跟踪的实际问题,提出一种多模型不敏高斯混合概率假设密度滤波算法。首先,为减小计算量,将扩展目标建模成带有扩展信息的点目标,采用标准不敏高斯混合概率假设密度滤波器。其次,对可能的运动形式,设置多模型下统一的状态矢量和状态转移矩阵。然后,利用不敏变换进行非线性滤波。实测数据处理结果验证了所提算法的有效性,对未来概率假设密度滤波器用于实际雷达有重大意义。
作者 李文娟
出处 《今日制造与升级》 2021年第6期37-38,40,共3页 Manufacture & Upgrading Today
基金 苏州经贸职业技术学院自然项目(YJ-ZK2011)。
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  • 1徐毓,杨瑞娟,李锋.雷达情报处理中观测数据坐标转换误差分析[J].空军雷达学院学报,2001,15(1):56-58. 被引量:7
  • 2叶 斌,徐 毓.强跟踪滤波器与卡尔曼滤波器对目标跟踪的比较[J].空军雷达学院学报,2002,16(2):17-19. 被引量:20
  • 3刘勇,刘忠,傅其祥,肖顺平.距离-速度同步拖引干扰的数字实现方法[J].航天电子对抗,2007,23(1):46-49. 被引量:3
  • 4Bell B,Cathey F.The iterated Kalman filter update as a Guass-Newton method[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1993,38(2):294-297.
  • 5Sadeghi B,Moshiri B.Second-order EKF and unscented Kalman filter fusion for tracking maneuvering targets[C]//IEEE International Conference on Information Reuse and Integration.Las Vegas,IL:IEEE Press,2007:514-519.
  • 6Wu Chunling,Han Chongzhao.Strong tracking finite-difference extended Kalman filtering for ballistic target tracking[C]//2007 IEEE International Conference on Obotics and Biomimetics.Sanya:IEEE Press,2007:1540-1544.
  • 7Julier S J,Uhlmann J K.Unscented filtering and nonlinear estimation[J].Proceedings of the IEEE,2004,92 (3):407-422.
  • 8Zhang Shuchun,Hu Guangda.Variations of unscented Kalman fiher with their applications in target tracking on re-entry[C]// 2006 Chinese Control Conference.Harbin:IEEE Press,2006:407-412.
  • 9IenkaranA,SimonH.Cubeture Kalman filters[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2009,54 (6):1254-1269.
  • 10Van der Merwe R,Wan E A.The square-root unscented Kalman filter for state and parameter-estimation[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics.Speech,and Signal Processing.Salt Lake City:IEEE Press,2001:3461-3464.

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