【摘 要】
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针对在机动目标跟踪过程中产生的乘性量测噪声与随机量测时滞问题,提出了一种改进的高斯滤波（GF）算法,并给出了该算法的一种具体实现形式——随机时滞和乘性噪声容积卡尔曼滤波
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心
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针对在机动目标跟踪过程中产生的乘性量测噪声与随机量测时滞问题,提出了一种改进的高斯滤波（GF）算法,并给出了该算法的一种具体实现形式——随机时滞和乘性噪声容积卡尔曼滤波器（CKF-RDMN）。首先,利用一组满足伯努利分布的随机序列描述随机出现的量测时滞现象。其次,利用乘性噪声满足高斯条件分布的特性,改进量测更新过程。最后依据三阶球径容积法则,对高斯积分进行求解。由于该算法是对经典GF算法的改进,因此,也可作为通用的滤波框架解决上述问题。通过与推广无迹卡尔曼滤波和推广扩展卡尔曼滤波对比,仿真结果表明,CKF
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