利用最小二乘滤波器群的纯方位目标参数估计器

摘要：

提出了一种利用基于距离参数的最小二乘滤波器群的纯方位跟踪目标参数估计器,该估计器是由若干个处地不同的距离区间上的加权最小二乘滤波器组成.通过假设预测方位和实测方位差值服从零均值的高斯分布,利用贝叶斯理论来修正各滤波器的权重.每获得一个量测方位值,各个滤波器的权重将修正一次,且各个滤波器的权重之和应为1,当其权重小于某一阈值时,则该滤波器停止工作,最终剩余的滤波器将给出准确的目标参数的估计值.计算机模拟计算表明该方法在收敛速度、收敛率和稳定性方面明显优于扩展的卡尔曼滤波器和最小二乘滤波器.

关键词：贝叶斯决策、纯方位跟踪、最小二乘、滤波器

所属期刊栏目：15

分类号：U674.701

资助基金：国家自然科学基金69572015

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：5-10,16