非線性系統(tǒng)的濾波融合算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著非線性濾波應(yīng)用范圍的不斷擴展,實際目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)往往表現(xiàn)出以往不具有的特性,如:噪聲相關(guān)、狀態(tài)突變等,針對這些特定系統(tǒng)的濾波方法尚不完善。因此,研究能夠處理噪聲相關(guān)和狀態(tài)突變情況的非線性濾波方法具有重要的理論意義和實際應(yīng)用前景。
　　 現(xiàn)代戰(zhàn)爭日趨復(fù)雜,各種面向應(yīng)用背景的多傳感器系統(tǒng)大量出現(xiàn),非線性模型往往能夠更準(zhǔn)確地描述這些實際系統(tǒng)。因此,本文將針對非線性系統(tǒng),給出基于擴展信息濾波器(Extended Information

2、 Filter,EIF)的三種多傳感器融合算法,并通過仿真實驗比較了各算法的性能差異。
　　 本文開展了如下工作:
　　 (1)給出了新的UKF-STF-CN濾波算法。首先,考慮過程噪聲和量測噪聲相關(guān)情況下的系統(tǒng),給出了可應(yīng)用與該系統(tǒng)下的UKF-CN濾波算法。其次,將漸消因子引入我們提出的UKF-CN算法,通過在線調(diào)整濾波增益陣增強了UKF-CN濾波算法應(yīng)對模型不準(zhǔn)和狀態(tài)突變的能力,給出了可應(yīng)用與噪聲相關(guān)系統(tǒng)下的UKF-

3、STF-CN算法。最后,通過純方位角目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)仿真實驗驗證了新算法的有效性。
　　 (2)給出了新的SCKF-STF-CN濾波算法。該算法優(yōu)化了UKF濾波算法的采樣策略,提高了UKF算法應(yīng)對高維狀態(tài)的能力和估計精度:并且,通過引入QR分解進一步提高了算法的濾波穩(wěn)定性。同樣,我們通過純方位目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)仿真實驗驗證了新算法的有效性。
　　 (3)針對非線性系統(tǒng),給出基于擴展信息濾波器(Extended Informatio

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