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摘要:
单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值,会影响滤波器的估计精度和稳定性,严重时还会导致滤波器发散.针对这一问题,基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型,提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法.该算法采用球面径向积分原则直接计算非线性函数的均值和方差,并对测量误差建立一个归一化的受污染正态模型,然后根据野值出现的后验概率来自适应调整测量预测残差的方差阵.结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,该算法可以较好地抑制测量噪声中的离散或成片连续野值的不利影响,具有较强的鲁棒性.
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文献信息
篇名 单站无源定位中的抗野值鲁棒CKF算法
来源期刊 雷达科学与技术 学科 工学
关键词 单站无源定位 容积卡尔曼滤波(CKF) 鲁棒性 抗野值 Bayes原理
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 419-423
页数 5页 分类号 TN973|TN957
字数 3206字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-2337.2013.04.015
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 李冬海 23 102 6.0 9.0
2 霍光 6 23 3.0 4.0
3 李晶 4 35 2.0 4.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
单站无源定位
容积卡尔曼滤波(CKF)
鲁棒性
抗野值
Bayes原理
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
雷达科学与技术
双月刊
1672-2337
34-1264/TN
大16开
安徽省合肥市9023信箱60分箱
2003
chi
出版文献量(篇)
1971
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3
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10892
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