【摘 要】
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纯角度跟踪在过去的几十年中得到了广泛的关注和研究,本文从一个新的视角建立了修正球坐标系下的容积卡尔曼滤波(CKF)算法。这种方法通过解耦状态向量中的可观分量和不可观分
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院; 厦门工学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61202128,61463029);陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JQ6056)
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纯角度跟踪在过去的几十年中得到了广泛的关注和研究,本文从一个新的视角建立了修正球坐标系下的容积卡尔曼滤波(CKF)算法。这种方法通过解耦状态向量中的可观分量和不可观分量,可以避免协方差矩阵的病态特性。本文针对一个典型的三维纯角度跟踪场景,仿真对比了CKF分别在常用笛卡尔坐标系下和修正球坐标系下的估计均方根误差。大量仿真结果表明,与笛卡尔坐标下建立的CKF算法相比,修正球坐标系下的CKF算法跟踪精度更高,且滤波稳定性显著提升。
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