【摘 要】
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强跟踪滤波算法由于对判断滤波发散的阈值设置较小,以较大概率产生渐消因子而导致对滤波增益过调节,最终对状态估计不够平滑.在分析强跟踪滤波算法运行机理的基础上,提出了一
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,中国航天科工集团二院706所
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强跟踪滤波算法由于对判断滤波发散的阈值设置较小,以较大概率产生渐消因子而导致对滤波增益过调节,最终对状态估计不够平滑.在分析强跟踪滤波算法运行机理的基础上,提出了一种改进的强跟踪滤波算法.通过适当提高判断滤波发散的阈值,有效降低了误判滤波发散的概率,并能针对不同维数量测方程确定不同的弱化因子,避免了凭经验加入弱化因子解决这一问题的缺陷.数值仿真结果表明:改进的强跟踪滤波算法对系统状态突变不但具有较强的鲁棒性,而且能有效保持滤波精度和对状态估计的平滑性,从而验证了该算法的可行性和有效性.
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