【摘 要】
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针对纯方位目标跟踪(Bearing-Only Tracking,BOT)系统强非线性特点,提出一种新的解决方案:采用平方根中心差分卡尔曼滤波器(Square-RootCDKF,SRCDKF)产生粒子滤波提议分布,融
【机 构】
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上海交通大学自动化系,上海水产大学工程学院 200090上海,上海交通大学自动化系,,200240上海,200240上海
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针对纯方位目标跟踪(Bearing-Only Tracking,BOT)系统强非线性特点,提出一种新的解决方案:采用平方根中心差分卡尔曼滤波器(Square-RootCDKF,SRCDKF)产生粒子滤波提议分布,融入最新的观测数据影响;增加改进措施以提高滤波性能,如采用系统重抽样算法减少方差、应用马尔可夫链模特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)方法消除粒子贫乏等。仿真表明该算法是有效的,针对当前BOT系统,比传统EKF、PF算法可靠性更好,跟踪精度更高。
Aiming at the strong non-linearity of bearing-only tracking (BOT) system, a new solution is proposed: the particle filter proposed distribution is generated by square-rootCDKF (SRCDKF) And improve the filtering performance by adding improvement measures, such as reducing the variance by using the system re-sampling algorithm and eliminating the particle depletion by Markov chain Monte Carlo (MCMC) method. The simulation results show that this algorithm is effective. Compared with the traditional EKF and PF algorithms, the proposed method is more reliable and accurate for current BOT systems.
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