【摘 要】
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单传感器纯方位跟踪问题仍是目前研究的重点和难点,方位角变化率很大时往往使得扩展卡尔曼滤波等矩匹配算法不稳定或发散。重点研究漂移瑞利滤波算法在方位角变化率很大的复
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61372165）
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单传感器纯方位跟踪问题仍是目前研究的重点和难点,方位角变化率很大时往往使得扩展卡尔曼滤波等矩匹配算法不稳定或发散。重点研究漂移瑞利滤波算法在方位角变化率很大的复杂单传感器纯方位目标跟踪场景下的性能,比较了漂移瑞利滤波,扩展卡尔曼滤波,不敏卡尔曼滤波,粒子滤波等其他非线性跟踪算法的性能,推导并计算了相关问题的Cramer-Rao下界并将其用作比较估值准确性和衡量算法性能的评价指标。仿真结果表明：漂移瑞利滤波算法的性能优于其他矩匹配算法,能达到与粒子滤波大体相同的计算精度,但它的计算速度比粒子滤波算法快几个数
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