| 基于平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法的水下纯方位目标跟踪（英文） |
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| 引用本文： | 王宝宝,吴盘龙.基于平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法的水下纯方位目标跟踪（英文）[J].中国惯性技术学报,2016(2):180-184. |
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| 作者姓名： | 王宝宝 吴盘龙 |
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| 作者单位： | 1. 中国船舶重工集团第七一六研究所,连云港,222006;2. 南京理工大学自动化学院,南京,210094 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61473153 |
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| 摘 要： | 为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法(SR-UKFS)应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)作为前向滤波算法得到的目标状态估计向后平滑,得到前一时刻目标状态估计,再利用该状态估计值进行再次滤波得到当前时刻目标状态估计。该算法得到的前一时刻的目标状态估计更加精确,从而进一步提高了目标跟踪的精度。最后,通过对SR-UKFS算法和SR-UKF算法的跟踪性能进行了对比分析和验证,仿真结果表明在相同条件下,SR-UKFS算法能减少59%的位置误差和54%的速度误差,SR-UKFS算法应用于水下纯方位目标跟踪系统是有效的,为水下纯方位目标跟踪系统的工程实现提供了非常有价值的参考。
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| 关 键 词： | 目标跟踪 纯方位 平方根无迹卡尔曼滤波 平滑算法 前向滤波 后向平滑 |
Underwater bearing-only tracking based on square-root unscented Kalman filter smoothing algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | target tracking bearing-only square-root unscented Kalman filter smoothing algorithm forward-filtering backward-smoothing |
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