典型文献
基于平滑变结构-卡尔曼滤波的目标定位方法
文献摘要：
针对测向交叉目标定位中量测方程非线性、实际噪声难以精确建模问题,构建了测向交叉目标定位滤波方程,提出了基于切换增益策略的平滑变结构-卡尔曼的组合滤波算法.在此基础上,利用残差自适应算法进一步改进了组合滤波的精度,有效提高了大扰动、噪声不确定等情况下目标定位的精度和算法鲁棒性.仿真实验中,组合滤波算法在大扰动情况下,定位精度高于无迹卡尔曼和自适应迭代无迹卡尔曼滤波算法;在噪声非高斯分布的情况下,无迹卡尔曼和自适应迭代无迹卡尔曼滤波算法呈现发散趋势,而组合滤波算法依然能稳定收敛.
文献关键词：
无人机;目标定位;卡尔曼滤波;残差自适应算法;平滑变结构滤波
中图分类号：
作者姓名：
许剑锟;金国栋;谭力宁;许剑锋;薛远亮
作者机构：
火箭军工程大学,西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]许剑锟;金国栋;谭力宁;许剑锋;薛远亮-.基于平滑变结构-卡尔曼滤波的目标定位方法)[J].电光与控制,2022(03):6-10,52
A类：
残差自适应算法,迭代无迹卡尔曼滤波,平滑变结构滤波
B类：
目标定位,定位方法,测向,中量,精确建模,滤波方程,切换增益,组合滤波,大扰动,和算,定位精度,自适应迭代,无迹卡尔曼滤波算法,非高斯分布,发散
AB值：
0.169229
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