Последовательный фильтр Калмана с ненаблюдаемым преобразованием для радиолокационного сопровождения целей с измерениями скорости по дальности
Sequential unscented Kalman filter for radar target tracking with range rate measurements
2005-01-01
SCID: 54.1/88esp5bb
Discuss with AI
монте-карло моделированиеблочно-разложенная факторизация Холецкогопсевдоизмерениеизмерения скорости по дальностипоследовательный некалмановский фильтр Unscented (SUKF)
Figures from the paper
Abstract (AI)
Для решения задачи радиолокационного сопровождения целей с измерениями скорости по дальности, в которой ошибки между измерениями дальности и скорости по дальности коррелированы, в работе предложен последовательный фильтр Калмана с ненаблюдаемым преобразованием (SUKF). Сначала посредством блочно-разделённой факторизации Холецкого строится псевдоизмерение; это сохраняет неизменными измерения дальности, азимута и высоты (или двух направленных косинусов), одновременно декоррелируя ошибки между исходными измерениями дальности и скорости по дальности. Затем, на основе несущегося фильтра Калмана (UKF), азимут, высота (или два направленных косинуса) и псевдоизмерение обрабатываются последовательно для одновременного повышения точности фильтрации и вычислительной эффективности. Действительность и согласованность предлагаемого алгоритма подтверждаются моделированием методом Монте-Карло.
Key Findings
1
Псевдоизмерение строится методом блочно-разделённой разложения Холецкого для декорреляции ошибок при сохранении исходных измерений дальности, азимута и возвышения (или двух косинусов направлений).
2
Предложен последовательный несравновзвешенный фильтр Калмана (SUKF) для радиолокационного слежения цели с коррелированными ошибками измерений дальности и скорости по дальности.
3
Справедливость и согласованность предложенного алгоритма подтверждены моделированием методом Монте-Карло.
4
SUKF последовательно обрабатывает азимут, возвышение (или два косинуса направлений) и псевдоизмерение на основе UKF для повышения точности фильтрации и вычислительной эффективности.
Research Object
Задача радиолокационного сопровождения цели с измерениями дальности и скорости по дальности (включая азимут и угловую высоту/две косинусные направляющие)
Research Subject
Последовательный фильтр Калмана на основе несущегося (UKF) с декорреляцией ошибок дальности и скорости по дальности через блок-частичную разложение Холецкого и последовательной обработкой азимута, угловой высоты (или косинусных направлений) и псевдоизмерения для повышения точности фильтрации и вычислительной эффективности; верифицирован методом Монте-Карло
Publication Details
Publication Date
2005-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest