利用空频域信息的固定单站无源定位跟踪算法

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针对固定单站无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,在传统定位方法基础上引入角度变化率和多普勒频率变化率信息;在此基础上提出了一种基于空频域信息的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法并结合应用背景对标准UKF算法作了改进,详细分析了其定位性能并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较;仿真结果表明UKF算法的定位性能要明显优于EKF算法,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度;增加高精度的角度变化率和多普勒频率变化率信息能够显著改善定位性能。
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