非线性Gauss-Hermite滤波与机动目标的反干扰跟踪方法

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采用 Gauss- Hermite积分规则 ,基于结构随机跳变系统理论提出一套非线性滤波新方法。该方法克服了由于采用传统线性化所导致的“基础结构失真”,从而提高了估计的精度 ,具有较好的实时性。该方法的有效性在机动目标反干扰跟踪应用仿真中得到了验证。 Using Gauss-Hermite integral rule, a new method of nonlinear filtering based on stochastic transition system theory is proposed. The method overcomes the “infrastructure distortion” caused by the traditional linearization, which improves the accuracy of the estimation and has better real-time performance. The effectiveness of this method has been verified in the maneuvering target anti-jamming tracking application simulation.
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