论文部分内容阅读
针对标准kalman滤波算法受测量野值和目标高度机动影响严重的缺点,提出一种新的基于残差变化特性分析的双假设kalman滤波算法。该算法在残差测试正常的情况下,不断利用测量值更新滤波状态值;在残差测试异常的情况下进入双假设滤波模式,对输入数据分别在野值和目标高度机动两种假设下进行滤波,以残差收敛快慢为依据选择合理的假设条件。仿真结果表明,所提算法既有效抑制野值对滤波的干扰,又可以较快适应目标高度机动,提高了滤波稳健性。