论文部分内容阅读
常规纯方位目标跟踪算法的收敛时间较长，不利于匀速直航目标的实时跟踪。本文首先利用浅海低频声场干 涉结构得到不同时刻距离关系信息，然后将其加入线性约束条件中，对纯方位卡尔曼滤波算法中状态向量的一步预 测值进行修正，在不改变原滤波器结构的情况下，得到了适用于不同观测误差条件下的硬约束和软约束两种修正卡 尔曼滤波算法。仿真结果表明，相对于常规卡尔曼滤波算法，在较小观测误差条件下，上述两种算法的收敛速度和 跟踪精度更优；在较大观测误差下，硬约束条件下的滤波算法容易发散，而软约束条件下的滤波算法在保证较快收 敛速度的同时仍具有较高的鲁棒性。