10.3969/j.issn.1008-1194.2011.03.005
基于奇异值分解的改进机载单站无源定位算法
针对机载单站无源定位系统中的滤波算法存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种基于奇异值分解的平方根sigma点卡尔曼滤波算法(Square Root Sigma Point Kalman filter based on Singular Value Decomposition,SVD-SRSPKF).新算法利用奇异值分解代替Cholesky分解或更新,并使用误差协方差的平方根替代协方差进行滤波,保证滤波算法的数值稳定性.仿真结果表明:SVD-SRSPKF算法比其他同类算法具有更高的收敛速度、定位精度和数值稳定性.
机载单站无源定位、奇异值分解、平方根滤波、数值稳定性
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TN958.97
973国家安全重大基础研究基金项目资助61393010101-1
2011-12-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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