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摘要:
针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在单站无源定位中滤波的性能容易受到初始值和系统噪声影响的问题,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的跟踪算法.该算法利用观测信息和新息,引入自适应因子,对在滤波过程中的误差的协方差矩阵进行合理自适应调整,保证得到较稳定和高精度的滤波值,从而提高算法的鲁棒性.仿真结果表明,该AUKF算法与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)及其衍生算法中的修正协方差滤波算法(MVEKF)和UKF算法相比,对系统噪声的鲁棒性更好,体现在滤波的收敛速度和滤波精度等方面都有所提高,是一种性能更加优越的算法.
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文献信息
篇名 基于自适应UKF的单站无源定位算法
来源期刊 信息工程大学学报 学科 工学
关键词 单站无源定位 角度变化率 多普勒频率变化率 无迹卡尔曼滤波 自适应估计
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 信息处理技术
研究方向 页码范围 578-582
页数 5页 分类号 TP953
字数 3202字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0673.2012.05.013
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 李建新 信息工程大学信息系统工程学院 17 106 7.0 9.0
2 高博 信息工程大学信息系统工程学院 12 125 6.0 11.0
3 黄耀光 信息工程大学信息系统工程学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
单站无源定位
角度变化率
多普勒频率变化率
无迹卡尔曼滤波
自适应估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息工程大学学报
双月刊
1671-0673
41-1196/N
大16开
郑州市科学大道62号
2000
chi
出版文献量(篇)
2792
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2
总被引数(次)
9088
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