改进UKF算法在双基阵纯方位目标跟踪中的应用

摘要

传统算法在解决纯方位目标跟踪时存在有偏、收敛速度慢或发散等不足,无迹卡尔曼滤波(UKF)虽然改善了系统线性化误差,但并没有明显改善卡尔曼滤波器容易发散的问题.文章在扩展卡尔曼滤波和UKF算法的基础上,提出一种衰减记忆UKF算法(MAUKF),引进衰减因子加强对当前测量数据的利用,减小历史数据对滤波的影响.理论分析和仿真结果表明,MAUKF算法在纯方位目标跟踪中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF、UKF算法.