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摘要:
在雷达目标跟踪精度优化问题的研究中,针对传统的UKF算法在对天波超视距雷达目标跟踪中精度不高和存在发散等问题,提出了一种改进的UKF算法,在Sigma采样中引入调节因子,保证预测方差矩阵的半正定性,并且在滤波更新后,采用整体最小二乘法得到下一次更新的预测值,比最小二乘法的拟合误差更小,从而使重新经过观测模型利用卡尔曼滤波机制得到的滤波值优于未经过迭代的滤波值,以达到提高滤波跟踪精度的效果.仿真结果表明,通过径向距离误差和方位角误差的比较,改进的UKF算法在处理目标跟踪中,既可提高滤波跟踪的精度,又能有效地加快跟踪系统的收敛速度.
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文献信息
篇名 一种改进UKF算法在超视距雷达中的应用
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 超视距雷达 无迹卡尔曼滤波 改进最小偏度采样,整体最小二乘法
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 军事领域仿真
研究方向 页码范围 6-9,19
页数 5页 分类号 TN955
字数 3273字 语种 中文
DOI
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 刘以安 江南大学物联网工程学院 114 862 15.0 23.0
2 林涛 江南大学物联网工程学院 2 9 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
超视距雷达
无迹卡尔曼滤波
改进最小偏度采样,整体最小二乘法
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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43
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