【摘 要】
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针对传统扩展卡尔曼滤波跟踪算法在跟踪机动目标时易产生较大误差的问题,提出了一种改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波研究方法。对于目标机动时,采用具有最小均方误差估计效果
【机 构】
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中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所第一研究部
【基金项目】
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航空基金资助项目(2015ZC07004)
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针对传统扩展卡尔曼滤波跟踪算法在跟踪机动目标时易产生较大误差的问题,提出了一种改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波研究方法。对于目标机动时,采用具有最小均方误差估计效果的EKF滤波算法,仅仅通过实验离线调整参数难以获得最优的滤波效果,提出了基于粒子群算法优化EKF噪声矩阵的方法,同时引入全局最优化方法提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易发生陷入局部最优解的缺点。实验仿真结果表明,采用该改进优化算法可克服粒子退化现象,提高目标跟踪精度。
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