【摘 要】
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单站无源目标跟踪系统中存在着可观测性弱、初始误差大的问题,目标跟踪算法的稳定性和快速收敛性显得尤为重要。结合利用空频域信息的单站无源目标跟踪系统的特点,提出了一种
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,空军雷达学院信息对抗系
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单站无源目标跟踪系统中存在着可观测性弱、初始误差大的问题,目标跟踪算法的稳定性和快速收敛性显得尤为重要。结合利用空频域信息的单站无源目标跟踪系统的特点,提出了一种稳定的改进UKF算法,采用一组新的状态变量替代了原有状态变量,选取径向速度作为系统状态量,并将其初始估计误差控制在一定范围内,明显改善了目标跟踪算法的稳定性和收敛性。增加二次采样过程,取代了传统UKF算法的状态变量扩展,降低了算法的计算量,实现更容易。与现有的单站无源目标跟踪算法(如EKF、UKF)相比,算法具有稳定性好、收敛速度快、跟踪误差小的特点,是一种稳定的单站无源目标跟踪算法。数值仿真结果表明了算法的正确性和有效性。
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