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目标机动和观测野值的双假设滤波辨识算法
1
作者
李黎
刘忠
+2 位作者
刘志坤
贺静波
周恭谦
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2018年第2期55-59,共5页
针对目标跟踪观测过程中野值和机动互存的辨识问题,根据标准Kalman滤波算法不具有容错性的特征,提出利用Kalman滤波收敛时间辨识野值抑或机动导致观测值异常的方法,以减少测量值准确有用信息的丢失。然后,采用改进3σ准则对近似服从正...
针对目标跟踪观测过程中野值和机动互存的辨识问题,根据标准Kalman滤波算法不具有容错性的特征,提出利用Kalman滤波收敛时间辨识野值抑或机动导致观测值异常的方法,以减少测量值准确有用信息的丢失。然后,采用改进3σ准则对近似服从正态分布的小测量域内观测数据进行粗略预处理,并对异常值建立了残差扰动因子的双滤波器辨识,同时以设置同步并行动态的时间计时为判决条件,有效减小了后续目标跟踪的误差。仿真实例表明:所提出的双假设辨识算法能够实现实时辨识,且有效跟踪目标。
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关键词
野值
机动检测
残差扰动因子
双假设滤波
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职称材料
题名
目标机动和观测野值的双假设滤波辨识算法
1
作者
李黎
刘忠
刘志坤
贺静波
周恭谦
机构
海军工程大学兵器工程学院
[
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2018年第2期55-59,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61401493)
文摘
针对目标跟踪观测过程中野值和机动互存的辨识问题,根据标准Kalman滤波算法不具有容错性的特征,提出利用Kalman滤波收敛时间辨识野值抑或机动导致观测值异常的方法,以减少测量值准确有用信息的丢失。然后,采用改进3σ准则对近似服从正态分布的小测量域内观测数据进行粗略预处理,并对异常值建立了残差扰动因子的双滤波器辨识,同时以设置同步并行动态的时间计时为判决条件,有效减小了后续目标跟踪的误差。仿真实例表明:所提出的双假设辨识算法能够实现实时辨识,且有效跟踪目标。
关键词
野值
机动检测
残差扰动因子
双假设滤波
Keywords
outliers
maneuver detection
disturbance of residual error
two hypotheses smoothing
分类号
TP911.23 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
目标机动和观测野值的双假设滤波辨识算法
李黎
刘忠
刘志坤
贺静波
周恭谦
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2018
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