最佳线性无偏估计(BLUE,Best Linear Unbiased Estimation)滤波用于雷达目标跟踪时,有计算量小,置信度高等优点.但是当互斜距测量误差较大时,BLUE滤波会产生非高斯转换量测,导致跟踪精度降低.为解决此问题,对其量测转换模型进行修正:通...最佳线性无偏估计(BLUE,Best Linear Unbiased Estimation)滤波用于雷达目标跟踪时,有计算量小,置信度高等优点.但是当互斜距测量误差较大时,BLUE滤波会产生非高斯转换量测,导致跟踪精度降低.为解决此问题,对其量测转换模型进行修正:通过引入方位预测,减小方位误差三角函数的非线性影响,得到准高斯分布的转换量测.分析视线坐标系下BLUE滤波的性能,推导引入方位预测的条件,给出改进算法工作流程.推导三坐标雷达下的滤波模型参数,提出转换量测高斯化水平的评估指标并仿真证明:改进算法的转换量测更逼近高斯分布,因此跟踪性能更好,而计算量只有轻微增加.本算法思想同样适用于其他非线性误差较大的场合,对解决类似问题有借鉴意义.展开更多
基于塔康系统的斜距、方位和高程可对目标定位,但较大的量测误差影响定位精度。为提高估计精度,研究塔康中最佳线性无偏估计(best linear unbiased estimation,BLUE)滤波器的实现。建立地面站对目标的量测模型,并分析量测转换误差特性,...基于塔康系统的斜距、方位和高程可对目标定位,但较大的量测误差影响定位精度。为提高估计精度,研究塔康中最佳线性无偏估计(best linear unbiased estimation,BLUE)滤波器的实现。建立地面站对目标的量测模型,并分析量测转换误差特性,推导出对应的BLUE滤波模型;针对目标从地面站上空过顶时出现无效量测的问题,通过对高程量测补偿的方法予以克服,解决传统算法在强非线性量测下误差较大的弊病。与经典方法的性能对比表明,改进算法有效地抑制了强非线性量测下的滤波发散,有很强的鲁棒性和实时性。展开更多
文摘最佳线性无偏估计(BLUE,Best Linear Unbiased Estimation)滤波用于雷达目标跟踪时,有计算量小,置信度高等优点.但是当互斜距测量误差较大时,BLUE滤波会产生非高斯转换量测,导致跟踪精度降低.为解决此问题,对其量测转换模型进行修正:通过引入方位预测,减小方位误差三角函数的非线性影响,得到准高斯分布的转换量测.分析视线坐标系下BLUE滤波的性能,推导引入方位预测的条件,给出改进算法工作流程.推导三坐标雷达下的滤波模型参数,提出转换量测高斯化水平的评估指标并仿真证明:改进算法的转换量测更逼近高斯分布,因此跟踪性能更好,而计算量只有轻微增加.本算法思想同样适用于其他非线性误差较大的场合,对解决类似问题有借鉴意义.
文摘基于塔康系统的斜距、方位和高程可对目标定位,但较大的量测误差影响定位精度。为提高估计精度,研究塔康中最佳线性无偏估计(best linear unbiased estimation,BLUE)滤波器的实现。建立地面站对目标的量测模型,并分析量测转换误差特性,推导出对应的BLUE滤波模型;针对目标从地面站上空过顶时出现无效量测的问题,通过对高程量测补偿的方法予以克服,解决传统算法在强非线性量测下误差较大的弊病。与经典方法的性能对比表明,改进算法有效地抑制了强非线性量测下的滤波发散,有很强的鲁棒性和实时性。