【摘 要】
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针对双站时频差目标跟踪问题,在已有的观测量高斯混合表示-扩展卡尔曼滤波（GMM-EKF）方法的基础上,引入时差均匀高斯混合（GMM）表示、替代扩展卡尔曼滤波（AEKF）和基于有效样本大小（ESS
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针对双站时频差目标跟踪问题,在已有的观测量高斯混合表示-扩展卡尔曼滤波（GMM-EKF）方法的基础上,引入时差均匀高斯混合（GMM）表示、替代扩展卡尔曼滤波（AEKF）和基于有效样本大小（ESS）的高斯分量管理,提出GMM-AEKF滤波算法。仿真表明：与GMM-EKF算法相比,GMM-AEKF算法的时差GMM表示更为均匀,能获得更高的估计精度;由于AEKF的引入,其状态更新运算与线性卡尔曼滤波算法相同,其速度估计精度的收敛速度更快,适用于对收敛速度要求较高的场景中。
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