【摘 要】
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针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响,提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型,并确
【基金项目】
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国防科技卓越青年人才基金(2017-JCJQ-ZQ-003),泰山学者工程专项经费(ts201712072)资助课题
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针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响,提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型,并确定了多模型集。然后基于多模型思想,将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后,对状态预测值进行交互融合,得到最优的状态预测值。为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟踪性能下降的问题,采用“感知记忆”嵌入的时变转移概率,降低不匹配模型的竞争影响;最后利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真对比实验验证了算法的有效性。
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