【摘 要】
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针对空间目标无源定位问题,建立了空间目标的系统状态模型和天基仅测角观测模型,设计了卫星观测空间目标无源定位系统。系统具有强非线性和高维度的特点,传统扩展卡尔曼滤波(
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针对空间目标无源定位问题,建立了空间目标的系统状态模型和天基仅测角观测模型,设计了卫星观测空间目标无源定位系统。系统具有强非线性和高维度的特点,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法线性化过程复杂、舍入误差大。针对上述问题,提出了贝叶斯框架下的平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法,采用后验概率密度函数(PDF)对空间目标进行估计定位。仿真结果表明,SCKF算法的收敛精度优于传统的扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法(UKF),证明了SCKF算法在空间目标无源定位中的有效性和应用价值。
Aiming at the problem of passive localization in space target, the system state model of space target and only goniometric observation model of space object are established, and the passive target positioning system of satellite observation space target is designed. The system is characterized by strong nonlinearity and high dimensionality. The traditional extended Kalman filter (EKF) algorithm has a complex linearization process and a large rounding error. In order to solve the above problems, a square root volume Kalman filter (SCKF) algorithm is proposed in Bayesian framework. The posterior probability density function (PDF) is used to estimate the spatial target. The simulation results show that the convergence accuracy of SCKF algorithm is better than that of traditional extended Kalman filter algorithm and unscented Kalman filter algorithm (UKF), which proves the effectiveness and application value of SCKF algorithm in space-based target passive location.
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