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纯方位目标运动分析的自适应扩展卡尔曼滤波算法

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本文针对纯方位目标运动分析中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的算法(AEKF).该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差.对比仿真分析表明,AEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标运动分析的实现提供新的方法.

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来源
《2005年全国水声学学术会议》|2005年|186-191|共6页
会议地点武夷山
作者
刘健; 刘忠; 玄兆林;
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作者单位

中国声学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类水下噪声;
关键词
纯方位; 目标运动分析; 扩展卡尔曼滤波; 自适应扩展卡尔曼滤波; 声学; 噪声;
入库时间 2022-08-17 10:46:43

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