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摘要:
机载雷达目标跟踪时,目标存在强非线性运动状态,导致扩展卡尔曼滤波算法性能较差.为解上述问题,将扩展卡尔曼滤波的扩维融合方法与信息滤波相结合,建立扩展信息滤波模型.首先,通过逆协方差形式得到信息状态向量和信息矩阵,将多个低维传感器的观测向量扩展为单个高维观测向量,线性化扩维后的观测矩阵得到雅克比矩阵.然后,求得信息状态向量和信息矩阵的预测值结合融合中心状态信息贡献以及相关的信息矩阵.最后,解出多传感器融合后的状态估计以及状态协方差矩阵.仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤加权融合波算法相比,扩展信息滤波(EIF)算法有更低的均方根误差(RMSE).因此,扩展信息滤波具有很好的跟踪精度,可以为机载雷达目标跟踪优化提供科学依据.
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文献信息
篇名 空中战机的雷达目标信号跟踪精度优化研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 目标跟踪 信息滤波 多传感器 扩展信息滤波
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 航空航天领域仿真
研究方向 页码范围 11-14,129
页数 5页 分类号 TN953
字数 3969字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2018.07.003
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 张贞凯 江苏科技大学电子与信息学院 38 247 8.0 15.0
2 程佳林 江苏科技大学电子与信息学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
信息滤波
多传感器
扩展信息滤波
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
总下载数(次)
43
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导