資料介紹
在導(dǎo)彈跟蹤制導(dǎo)末端,為了最大限度的毀傷目標(biāo),需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行更為精確的跟蹤。為此,提出了一種雷達(dá)/紅外復(fù)合導(dǎo)引頭融合跟蹤方法。文中針對(duì)卡爾曼濾波算法存在線性化誤差和粒子濾波算法中優(yōu)化的重要性密度函數(shù)難以得到等問(wèn)題,將無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented kalman Filter. UKF)算法與粒子濾波(Particle Filter,PF)算法相結(jié)合,利用無(wú)跡卡爾曼得到的狀態(tài)更新矩陣以及誤差協(xié)方差矩陣構(gòu)造重要性密度函數(shù),由于融人了最新的觀測(cè)信息,從而更加符合真實(shí)狀態(tài)的后驗(yàn)概率分布。同時(shí)考慮測(cè)量系統(tǒng)之間測(cè)量噪聲相關(guān)性的問(wèn)題,引入互協(xié)方差之后進(jìn)行加權(quán)融合,提高了融合精度。

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