基于SMSS-UKF的机载单站无源定位算法

• 作者: 吴华 沈文迪 王文哲 程嗣怡 陈游
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 无源定位 最小斜度采样 贝叶斯理论 变尺度最小斜度不敏卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 数据处理
• 页码范围: 56-62
• 页数: 7页
• 分类号: TN958.97
• 字数: 5162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2017.04.011

摘要

基于机载单站无源定位中常用的扩展卡尔曼滤波具有近似线性方程的雅可比矩阵计算困难、不敏卡尔曼滤波(UKF)具有计算量较大的问题,提出了基于改进的变尺度最小斜度不敏卡尔曼滤波(SMSS-UKF)的机载单站无源定位算法,该方法采用最小斜度采样策略进行Sigma点采样,减少Sigma点提高计算效率,利用变尺度不敏变换克服了采样点非局部效应问题.同时,针对大部分定位跟踪模型中状态方程为线性方程的特点,依据在线性状态方程情况下的贝叶斯理论,运用卡尔曼滤波状态预测的方法进行UKF的最优状态预测,使状态预测避免了不敏变换的数值近似误差和Sigma采样点计算的复杂性,提高了算法的运行效率和滤波精度.仿真实验的结果证明了SMSS-UKF滤波算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴华	空军工程大学航空航天工程学院	58	353	11.0	13.0
2	程嗣怡	空军工程大学航空航天工程学院	87	409	11.0	13.0
3	陈游	空军工程大学航空航天工程学院	47	149	6.0	9.0
4	沈文迪	空军工程大学航空航天工程学院	8	19	3.0	3.0
5	王文哲	空军工程大学航空航天工程学院	10	47	4.0	6.0