本文關(guān)鍵詞： 卡爾曼濾波 跟蹤算法 預(yù)測 經(jīng)緯儀 航跡測量　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對卡爾曼濾波涉及到過程噪聲協(xié)方差矩陣Q和量測噪聲協(xié)方差矩陣R,實際情況中,Q和R未知或僅知道近似值,在最優(yōu)濾波器的性能因素中需要考慮到Q和R的誤差因素,大多數(shù)算法能夠很好的辨識R,但在辨識Q時遇到了困難問題。為了能夠更精確的獲得輸出矢量,提出了一種估計Q和R的方法,并對該方法的可靠性進行了實驗仿真。同時采用擴展卡爾曼算法對輸出的A、E和R進行預(yù)測和擴展,然后進行數(shù)據(jù)處理獲得飛行器空間軌跡坐標(biāo),最后對計算的結(jié)果和文獻對比。理論分析和實驗仿真表明,算法能夠獲得更高的跟蹤精度和更高的測量精度,驗證了其有效性和可靠性。
[Abstract]:The Kalman filter involves the process noise covariance matrix Q and the measurement noise covariance matrix R. In practice, Q and R are unknown or only approximate values are known, so the error factors of Q and R should be taken into account in the performance factors of the optimal filter. Most algorithms can identify R well, but it is difficult to identify Q. In order to obtain output vector more accurately, a method to estimate Q and R is proposed. At the same time, the extended Kalman algorithm is used to predict and extend the output Agne and R, and then data processing is carried out to obtain the space trajectory coordinates of the aircraft. Finally, the theoretical analysis and experimental simulation show that the algorithm can obtain higher tracking accuracy and higher measurement accuracy, and verify its validity and reliability.
【作者單位】： 中國飛行試驗研究院;
【基金】：航空科學(xué)基金項目(2010ZD30004);航空科學(xué)基金項目(2015ZD30002);航空科學(xué)基金項目(2008ZD30008) 國家863計劃重點項目(2008AA121600)資助
【分類號】：V217;TN713

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本文編號：1498636