【摘 要】
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在基于到达角(angle of arrival,AoA)的三维目标跟踪中,伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点,但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题,提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter,QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵,然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件,以此
【机 构】
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陆军工程大学指挥控制工程学院,东南大学信息科学与工程学院,网络通信与安全紫金山实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573376),国防科技基金(3602027)资助课题。
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在基于到达角(angle of arrival,AoA)的三维目标跟踪中,伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点,但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题,提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter,QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵,然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件,以此降低偏差影响,实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题,无法直接通过状态更新
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