一种改进的双站时频差目标跟踪高斯和滤波算法

• 作者: 曹亚琴 杨乐 秦宁宁
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 时差 频差 高斯和滤波 替代扩展卡尔曼滤波 有效样本大小
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 908-915
• 页数: 8页
• 分类号: TN971
• 字数: 6496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.05.013

摘要

针对双站时频差目标跟踪问题,在已有的观测量高斯混合表示-扩展卡尔曼滤波(GMM-EKF)方法的基础上,引入时差均匀高斯混合(GMM)表示、替代扩展卡尔曼滤波(AEKF)和基于有效样本大小(ESS)的高斯分量管理,提出GMM-AEKF滤波算法.仿真表明:与GMM-EKF算法相比,GMM-AEKF算法的时差GMM表示更为均匀,能获得更高的估计精度;由于AEKF的引入,其状态更新运算与线性卡尔曼滤波算法相同,其速度估计精度的收敛速度更快,适用于对收敛速度要求较高的场景中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦宁宁	江南大学物联网工程学院	49	159	7.0	10.0
2	杨乐	江南大学物联网工程学院	16	104	6.0	10.0
3	曹亚琴	江南大学物联网工程学院	2	0	0.0	0.0