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摘要:
在船舶交通服务系统(Vessel Traffic Services,VTS)利用多台雷达组成的雷达网中,如果雷达的系统误差未经配准就进行多雷达数据融合,则会使融合结果不可信而严重影响其航迹跟踪质量.平方根无味卡尔曼滤波 (Square-root Unscented Kalman Filter,SRUKF)是一种改进的无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法,它借鉴了平方根卡尔曼滤波(Square-root Kalman Filter,SRKF)能克服滤波发散的思想来设计滤波器,不仅具备无味卡尔曼滤波的全部优点,而且克服了无味卡尔曼滤波由于滤波数值计算中舍入误差的积累而容易导致协方差矩阵失去非负定性的缺点,具有更好的数值稳定性.利用平方根无味卡尔曼滤波实现船舶交通服务系统中的雷达网系统误差配准,并通过Matlab仿真对该方法和无味卡尔曼滤波的滤波性能进行了比较,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 船舶交通服务系统雷达网误差配准算法
来源期刊 中国航海 学科 交通运输
关键词 水路运输 船舶交通服务 雷达网 误差配准 平方根无味卡尔曼滤波
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 导航与通信
研究方向 页码范围 9-12
页数 分类号 U676.1
字数 2252字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-4653.2012.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘克中 武汉理工大学航运学院 59 440 11.0 18.0
2 刘明俊 武汉理工大学航运学院 65 494 13.0 19.0
3 肖进丽 武汉理工大学航运学院 11 45 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
水路运输
船舶交通服务
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误差配准
平方根无味卡尔曼滤波
研究起点
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31-1388/U
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1965
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