火控系统中次优滤波器精度的理论分析

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针对目标跟踪定位中,观测噪声等价为白噪声造成预测目标位置精度下降的问题,提出了评估精度下降程度的方法。首先利用Cramer-Rao下界理论给出估计精度上限,然后利用成型滤波器、卡尔曼滤波理论和统计分析法给出简化滤波器的实际估计精度,最后通过仿真,比较了实际估计精度与估计精度上限的差,证明当滤波时间大于2 s后,次优滤波器和最优滤波器的滤波精度差小于20%。 In view of the target tracking and positioning, the observation noise is equivalent to the problem that the accuracy of the prediction target position declines due to the white noise, and a method of evaluating the degree of accuracy reduction is proposed. Firstly, the upper limit of estimation accuracy is given by using the Cramer-Rao lower bound theory. Then, the actual estimation accuracy of the simplified filter is given by means of forming filter, Kalman filter theory and statistical analysis. Finally, the actual estimation accuracy and the upper limit of estimation accuracy are compared It is proved that when the filtering time is more than 2 s, the filtering accuracy difference between the suboptimal filter and the optimal filter is less than 20%.
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