基于卡尔曼滤波的序贯融合对机动目标跟踪算法与仿真

发布时间：2022-02-28 19:47

　　为了提升对机动目标跟踪的稳定性和精度,利用卡尔曼滤波技术,对测角信息和时差信息进行序贯融合,将二者对目标的跟踪信息融合起来,同时将冗余的测量信息进行融合,实现对机动目标的稳定跟踪,并提高目标跟踪精度。最后,根据序贯融合算法进行仿真分析,结果表明,相对于AOA和TDOA两种方法,该融合算法可以有效提升机动目标跟踪的稳定性和精度。为复杂战场环境下多平台定位跟踪系统的设计提供重要参考。 

【文章来源】：工业控制计算机. 2020,33(07)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 无源定位技术
    1.1 测向交叉定位
    1.2 到达时间差定位
2 基于卡尔曼滤波的序贯融合目标跟踪算法
    2.1 卡尔曼滤波
    2.2 基于卡尔曼滤波的序贯融合方法
3 序贯融合算法仿真
    3.1 实验设计
    3.2 仿真分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]Joint TDOA and AOA location algorithm[J]. Congfeng Liu,Jie Yang,Fengshuai Wang.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2013(02)
[2]一种TDOA/AOA联合定位的算法[J]. 林雪原,骆卉子,范文强.  兵工自动化. 2010(06)
[3]基于修正扩展卡尔曼序贯滤波的信息融合算法[J]. 彭志专,冯金富,聂光戍,谷志勇.  空军工程大学学报(自然科学版). 2007(05)



本文编号：3645478