【摘 要】
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针对多目标情况下雷达组网的误差配准问题，提出了一种基于不敏卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）和最优压缩的系统偏差稳健估计方法。该算法将目标的运动状态和传感器系统偏
【机 构】
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海军航空工程学院信息融合技术研究所
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针对多目标情况下雷达组网的误差配准问题，提出了一种基于不敏卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）和最优压缩的系统偏差稳健估计方法。该算法将目标的运动状态和传感器系统偏差组合在同一状态方程中，构建扩维的系统偏差动态方程，接着采用UKF的方法对目标状态和系统偏差进行联合估计。然后通过对多个估计结果的进一步融合，最终得到较高精度的系统偏差估计。仿真结果表明，该算法可以有效地实现多目标情况下的误差配准。
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