基于递归工具变量卡尔曼滤波算法的纯方位水下目标跟踪
来源期刊:控制与决策2020年第1期
论文作者:郭戈 王兴凯 徐慧朴
文章页码:107 - 114
关键词:递归工具变量;伪线性估计;卡尔曼滤波;偏差补偿;纯方位;水下目标跟踪;
摘 要:基于纯方位信息的水下目标跟踪中常用的伪线性卡尔曼滤波算法偏差较大、跟踪精度差,结合偏差补偿算法提出一种用于纯方位水下目标跟踪的递归工具变量卡尔曼滤波算法,并将过程噪声协方差的不确定性考虑在内.针对伪线性卡尔曼滤波算法的偏差问题,采用递归工具变量算法的工具变量矩阵来消除量测矩阵与伪线性噪声间的关联性,从而消除偏差.仿真结果表明,所提出的递归工具变量卡尔曼滤波算法在水下方位角噪声较大时也能保持稳定性和跟踪精度.
郭戈,王兴凯,徐慧朴
大连海事大学船舶电气工程学院
摘 要:基于纯方位信息的水下目标跟踪中常用的伪线性卡尔曼滤波算法偏差较大、跟踪精度差,结合偏差补偿算法提出一种用于纯方位水下目标跟踪的递归工具变量卡尔曼滤波算法,并将过程噪声协方差的不确定性考虑在内.针对伪线性卡尔曼滤波算法的偏差问题,采用递归工具变量算法的工具变量矩阵来消除量测矩阵与伪线性噪声间的关联性,从而消除偏差.仿真结果表明,所提出的递归工具变量卡尔曼滤波算法在水下方位角噪声较大时也能保持稳定性和跟踪精度.
关键词:递归工具变量;伪线性估计;卡尔曼滤波;偏差补偿;纯方位;水下目标跟踪;