边缘化迭代容积卡尔曼滤波的单站无源定位算法

摘要：

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题，提出了一种边缘化迭代容积卡尔曼滤波算法。该算法采用基于似然增加的迭代策略，不需要设置判决门限，且保证了算法的全局收敛性。同时，其充分考虑状态向量与观测噪声之间的互协方差，将状态向量扩维，构造条件线性模型并进行边缘化滤波，不仅提高了算法的定位精度以及收敛速度，还减少了扩维后所需的采样点，提高了算法的运算效率。仿真结果表明，新算法改善了单站无源定位的定位精度以及收敛速度。

关键词：单站无源定位、边缘化、迭代容积卡尔曼滤波、似然增加、扩维、条件线性模型

分类号：TN958.97

在线出版日期：2014-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：924-929