【摘 要】
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固定单站无源定位系统面临着可观测性弱、初始误差大的问题,为了实现稳定高精度定位,在定位模型中引入角度变化率和多普勒频率变化率信息,并在此基础上提出了一种基于空频域
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固定单站无源定位系统面临着可观测性弱、初始误差大的问题,为了实现稳定高精度定位,在定位模型中引入角度变化率和多普勒频率变化率信息,并在此基础上提出了一种基于空频域信息的改进不敏卡尔曼滤波（UKF）算法。该算法利用两次观测时刻之间的间隔,根据当前时刻定位结果,通过后向平滑算法平滑估计前一时刻状态向量和协方差矩阵的估计值,为前向UKF算法提供较高精度的起始值,从而得到对当前时刻状态更为准确的估计;仿真结果表明,增加高精度的角度变化率和多普勒频率变化率观测量,能够显著改善定位性能,改进的UKF算法在保证实时性的
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