基于扩展卡尔曼滤波的时差定位算法

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在传统的无源定位中,时差定位因其复杂度低,定位精度高等优点,广泛应用于电子对抗战中.常用的时差定位算法有Taylor算法和Chan算法等,实际应用中考虑到Chan算法的计算速度快,定位精度较精确和Taylor算法收敛速度快等优势,往往结合Taylor-Chan算法进行联合定位.但当测量误差较大时,Chan算法并不能有效地为Taylor算法提供初值,最终导致最后定位结果发散,使得定位结果出错.针对上述问题,以当前统计模型为基础,文中提出基于扩展卡尔曼滤波的时差定位算法.该算法在Taylor算法需要一个良好的初值估计的基础上,引入了卡尔曼滤波算法,通过最优估计的线性滤波为Taylor算法提供一个稳定的初值.
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