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光电经纬仪在跟踪测量过程中经常会由于云层遮挡等原因,导致目标暂时丢失情形,采用数据融合技术是保证系统连续平稳跟踪的一种有效解决办法.由于在数据融合中需要估计目标的状态信息,面临着被动目标跟踪领域普遍存在的非线性估计与可观测性两大难题.采用传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法会产生较大的估计误差,并易导致滤波发散.介绍无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman:Filter,UKF)来解决非线性估计问题,同时分析了光电经纬仪在实际目标跟踪时的可观测性问题,提出在不可观测条件下保持滤波稳定的方法.Monte-Carlo仿真结果证明此算法有效、可行. 相似文献
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介绍了地基测量空间目标光度的两种方式。首先介绍了系统组成及对比测量原理,然后基于工程角度分析提出了宽谱段测量和滤光片测量两种方式,并给出了两种测量方式的误差分析。若G型恒星及空间目标在同一视场可选择宽谱段测量方式,若途经天区G型定标星较少,可以选择滤光片测量方式。外场实验验证表明,宽谱段测量方式信噪比较高,可探测的极限星等为16等星,在天气条件较好的情况下测量精度在0.15星等左右,而滤光片测量方式由于探测到的能量较少,在相同信噪比下可探测极限星等为14等星,天气变化较小条件下测量精度在0.02星等左右,两种测量方式误差相当,但宽谱段测量方式定标恒星数量增加2.4倍,便于数据处理与计算。 相似文献
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