【摘 要】
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目标跟踪所面对的动态定位观测方程具有非线性,随机模型具有未知性,目标在运动过程中受到的随机扰动较大,先验方差很难确定,这可能导致在更新迭代过程中参数估计产生错误,从
【机 构】
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江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院;
【基金项目】
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江苏省研究生科研创新项目(KYCX17_1571)
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目标跟踪所面对的动态定位观测方程具有非线性,随机模型具有未知性,目标在运动过程中受到的随机扰动较大,先验方差很难确定,这可能导致在更新迭代过程中参数估计产生错误,从而导致滤波发散。针对上述问题,本文提出了改进的自适应平方根无迹粒子滤波算法(ASRUPF),该算法融合了自适应滤波理论、平方根无迹卡尔曼滤波算法(SRUKF)和粒子滤波(PF)多种算法,确定系统量测和状态噪声的概率密度函数,确保其方差阵的非负定性。算法有效地提高了单点动态定位精度。
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