基于自适应迭代UKF的纯距离目标定位算法

发布时间：2017-08-01 13:35

  本文关键词：基于自适应迭代UKF的纯距离目标定位算法

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【摘要】：针对迭代无迹卡尔曼滤波(IUKF)需要人工设定迭代次数的问题,引入遗传算法中适应度函数的概念,提出一种自适应迭代卡尔曼滤波的跟踪算法(AIUKF)。该算法利用观测预测值与实际观测值、系统采样点与实际观测值的适应度函数作为评价标准,根据适应度函数的比值自适应确定是否进行迭代。仿真结果表明:新算法适用于纯距离系统,可以有效解决IUKF人工设定迭代数的问题,且算法性能与IUKF性能相当,均优于UKF性能。
【作者单位】： 海军工程大学电子工程学院;
【关键词】： 迭代测量更新 IUKF算法 遗传算法 适应度函数 自适应 纯距离 UKF算法
【基金】：总装预研基金资助项目(9140A01060113JB11001)~~
【分类号】：TN713
【正文快照】： 纯距离目标跟踪定位问题又称为纯距离目标运动分析,通过获取观测站与目标的距离信息,并利用这些随时间变化的距离序列来实时估计目标运动参数的技术[1-3]。近年来随着水下无线传感器网络技术的发展,对纯距离目标运动分析问题的研究越来越迫切。由于纯距离问题具有较强的非线性

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本文编号：604521