一种反馈修正推广卡尔曼滤波算法及其应用

摘要

针对在被动方式下进行目标定位时滤波收敛速度慢和估计精度不高的问题,本文介绍了一种反馈修正推广卡尔曼滤波算法.通过引入可观性弱的距离及距离变化率的估计值作为反馈变量,作为虚拟观测变量对系统状态进行二次估计,可以大大提高算法的收敛速度,本文对该算法进行了详细的推导并将其应用于目标被动定位估计器设计中.仿真结果表明,该算法在收敛速度,估计精度以及稳定性方面都优于原有的卡尔曼滤波器.