【摘 要】
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卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,但在实际系统中,许多情况下观测数据与目标动态参数间的关系是非线性的。对于非线性滤波问题,至今尚
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卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,但在实际系统中,许多情况下观测数据与目标动态参数间的关系是非线性的。对于非线性滤波问题,至今尚未得到完善的解法。本文采用了两种方法来进行滤波:一种是将观测变量进行坐标系变化,使量测方程线性化,然后直接进行线性卡尔曼滤波;另一种方法是直接采用非线性滤波方法的不敏卡尔曼滤波。对仿真导弹轨迹的仿真结果显示,第一种方法在本系统中优于第二种方法。
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