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针对雷达测量数据中存在的非平稳误差的问题,同时在观测噪声协方差矩阵未知的情况下,提出了应用自回归和滑动平均(ARIMA)模型对非平稳数据进行数据建模,在此基础上推导出观测噪声协方差矩阵的递推公式,并以ARIMA模型中新序列作为状态向量进行卡尔曼滤波与预测。通过仿真实验验证,本文提出的方法可以合理有效地抑制误差,提高预测精度。