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- 一种基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法
- 本发明提供了一种基于EM‑CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法，该算法包括如下步骤：步骤一：数学建模；步骤二：容积卡尔曼滤波器和平滑器实现；步骤三：基于EM‑CKS的多传感器系统误差配准算法。本发明所提出的方法对传...
- 程然张存王婷婷
- 一种机载平台传感器系统误差配准算法
- 本申请提供了一种机载平台传感器系统误差配准算法，属于信息融合及目标跟踪的技术领域，具体包括：步骤1，针对双机平台对目标信息进行融合跟踪的过程进行数学建模；步骤2，针对所述步骤1中的数学模型进行噪声均值非零时UKF算法处理...
- 程然张存张敏
- 基于TSSH-EKF的组网雷达误差配准算法被引量：1
- 2020年
- 为提高组网雷达的探测精度,提出了一种双阶自适应扩展卡尔曼滤波误差配准算法。对扩维目标状态向量进行解耦,将Sage-Husa自适应滤波与解耦后双阶扩展卡尔曼滤波进行结合,并引入序贯思想,在进行无偏滤波的同时根据量测输出在线实时修正量测噪声,防止因量测噪声设置误差过大产生的滤波发散。仿真实验表明:与扩维误差配准算法相比,所提算法在大大降低计算量的同时,能够有效提高滤波的稳定性。
- 董云龙黄高东李保珠刘宁波
- 关键词：误差配准
- 一种基于SSR-TSEKF的多雷达误差配准算法被引量：4
- 2020年
- 误差配准问题是雷达组网中首先要解决的问题,以此来精确估计和消除系统误差。扩维滤波能够对系统误差进行实时估计,但计算量随维度增加而增大;双阶卡尔曼滤波能够大大减少计算量,但易出现计算误差发散。在研究ASEKF与TSEKF算法的基础上,将数值稳定性高的平方根滤波与TSEKF算法相结合,并引入序贯思想,提出一种基于SSR-TSEKF的误差配准算法。仿真结果表明,新算法在降低计算量的基础上,有效提高了滤波稳定性。
- 董云龙黄高东
- 关键词：雷达组网误差配准
- 基于期望最大化与容积卡尔曼平滑器的机载多平台多传感器系统误差配准算法被引量：2
- 2020年
- 针对机载多平台多传感器系统误差配准过程中出现的系统误差参数未知问题,本文提出了一种基于期望最大化(EM)与容积卡尔曼平滑器(CKS)的机载多平台多传感器系统误差配准算法.该算法将传感器的量测系统误差视为系统待估计的未知参数,构建了新的传感器量测方程.引入EM算法框架,在期望步(E–step)利用容积卡尔曼滤波器(CKF)和CKS近似计算对数似然函数的数学期望,在最大化步(M–step)对该数学期望进行最大化处理,最后通过解析更新反复迭代的方式获得各传感器系统误差的参数估计.数值仿真验证了本文提出算法的有效性.
- 程然贺丰收缪礼锋
- 关键词：期望最大化算法
- 一种基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法
- 本发明提供了一种基于EM‑CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法，该算法包括如下步骤：步骤一：数学建模；步骤二：容积卡尔曼滤波器和平滑器实现；步骤三：基于EM‑CKS的多传感器系统误差配准算法。本发明所提出的方法对传...
- 程然张存王婷婷
- 基于概率假设密度滤波的多目标雷达空间误差配准算法被引量：6
- 2018年
- 针对数据关联关系不确定的多目标场景下的雷达空间误差配准问题,提出一种基于概率假设密度(PHD)滤波的雷达空间误差估计方法.该方法在地心地固(ECEF)坐标系下建立雷达空间误差及其观测的随机有限集合(RFS)描述形式,结合PHD滤波算法避免多个雷达观测的数据关联问题,利用高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器实现多目标场景下的雷达系统误差递推融合估计.Monte Carlo仿真实验结果表明,所提出的基于PHD滤波的雷达空间误差配准算法能够有效地实现数据关联关系不确定情况下的多目标雷达空间误差融合估计,且估计精度及稳定性优于结合数据关联算法的空间误差配准方法.
- 章涛李海吴仁彪
- 关键词：概率假设密度滤波
- 基于CKF的联合扩维误差配准算法被引量：7
- 2018年
- 误差配准是多传感器信息融合的基础。为解决机载多平台多传感器的误差配准问题,研究并提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的联合扩维误差配准算法。在算法实现中,首先采用状态矢量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据误差配准模型对各传感器的测量系统误差及各平台的姿态角系统误差进行估计,最后通过CKF滤波实现对状态预测值的修正,改善系统误差对滤波精度的影响。仿真结果表明,所提出的算法能够有效融合利用多传感器的测量信息,实现对多传感器系统误差及目标状态的实时联合精确估计。
- 程然何科峰
- 关键词：误差配准信息融合
- 基于TDOA与GROA的多运动站误差配准算法被引量：6
- 2017年
- 针对多运动站无源定位过程中存在系统误差的问题,该文提出一种基于到达时差(TDOA)与到达增益比(GROA)最小二乘配准算法。该算法利用泰勒展开把非线性的量测方程线性化,利用最小二乘算法得到对目标状态和系统误差的联合估计,并考虑了量测噪声和站址误差的影响。同时推导了存在量测噪声、站址误差和系统误差时的克拉美罗下界(CRLB),并分析了系统误差对CRLB的影响。多种条件下的仿真表明,该算法对系统误差和目标状态的估计精度较高,说明了算法的有效性。
- 孙顺董凯齐林刘俊
- 关键词：无源定位误差配准
- 基于有限记忆最小二乘的雷达误差配准算法被引量：8
- 2016年
- 针对非合作目标多雷达组网中的系统误差配准问题,介绍了基于地心地固坐标系的三维空间配准模型,以及常用的雷达误差配准方法——最小二乘法。为了能够实时估计出系统偏差,并解决最小二乘等批处理算法在求解系统误差过程中数据量、计算量和存储量随时间递增的问题,提出了基于广义最小二乘法的有限记忆最小二乘法。通过一个实例,对新算法进行Matlab仿真,结果证明了算法的正确性和有效性。
- 米芳彬徐小刚梁健
- 关键词：非合作目标误差配准最小二乘法雷达组网
相关作者
- 何友
- 作品数：744被引量：4,408H指数：33
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- 李鸿艳
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- 王国宏
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- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院信息融合技术研究所
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- 冯新喜
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- 供职机构：空军工程大学信息与导航学院
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