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基于UKF光电被动目标跟踪及可观性分析
光电经纬仪在跟踪测量过程中经常会由于云层遮挡等原因,导致目标暂时丢失情形,采用数据融合技术是保证系统连续平稳跟踪的一种有效解决办法.由于在数据融合中需要估计目标的状态信息,面临着被动目标跟踪领域普遍存在的非线性估计与可观测性两大难题.采用传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法会产生较大的估计误差,并易导致滤波发散.介绍无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman:Filter,UKF)来解决非线性估计问题,同时分析了光电经纬仪在实际目标跟踪时的可观测性问题,提出在不可观测条件下保持滤波稳定的方法.Monte-Carlo仿真结果证明此算法有效、可行.
作 者: 郭同健 高慧斌 张淑梅 GUO Tong-jian GAO Hui-bin ZHANG Shu-mei 作者单位: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春,130033 刊 名: 科学技术与工程 ISTIC 英文刊名: SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING 年,卷(期): 2008 8(2) 分类号: V241.621 关键词: 被动目标跟踪 UKF 可观测性 光电经纬仪 数据融合【基于UKF光电被动目标跟踪及可观性分析】相关文章:
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