【摘 要】
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针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了球面单形-径向容积粒子滤波(Cubature Particle Filter,CPF)的单站无源定位算法。该算
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针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了球面单形-径向容积粒子滤波(Cubature Particle Filter,CPF)的单站无源定位算法。该算法基于容积卡尔曼滤波产生重要性密度函数,充分利用最新的观测信息,将粒子导向高似然区域。同时,其预测分布得到修正后的权值,有效缓解了粒子退化问题,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明,新算法虽然较标准的CPF增加了一定的计算量,但计算时间仍仅约为求积分粒子滤波(Quadrature Particle Filter,QPF)的10%,且定位精度与QPF相当,优于标准的CPF。
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