CN114609912B 基于伪线性最大相关熵卡尔曼滤波的仅测角目标追踪方法 （电子科技大学）_第1页
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US2020210162A1,2020.07.02线性迭代更新滤波器.工程科学与技术.2017,基于伪线性最大相关熵卡尔曼滤波的仅测本发明公开了一种基于伪线性最大相关熵卡尔曼滤波的仅测角目标追踪方法,包括以下步iu-a和先验协方差矩阵Pk|k-1，根据最大相关熵目标追踪精度更高且不易发散。2相关熵是一个误差偶阶矩的加权和，由于相S2.利用伪线性方法把仅测角观测方程线性化，计算待追踪目标的先验估计值iur-和计算先验估计和角度信息的加权值，然后更新后验估计值m,计算伪线性卡尔曼滤k为测量噪声3z=u(s,H=u(M,i=f(x)+e,TT其中代表上一时刻待追踪目标的位置和速度，即上一时刻算法计算得到的后验4虽然Mk中包含了来自前一时刻估计的误差，但不会在伪在ir上对Γk进行补偿，公式如下2.根据权利要求1所述的基于伪线性最大相关熵卡尔曼滤波的仅测角目标追踪方法，56[0002]目标跟踪的目的是从单个运动传感器或多个空间分布的传感器节点收集的噪声[0006]S1.初始化噪声方差和状态转移矩阵，初始化目标初始位置状态iw选择合适的[0007]S2.利用伪线性方法把仅测角观测方程线性化，计算待追踪目标的先验估计值代公式，计算先验估计iu和角度信息的加权值，然后更新后验7采用N个样本估计两个变量之间的相关熵fiw8[0040]其中i-w-代表上一时刻待追踪目标的9[0060]Bk是观测矩阵Hk和过程噪声wk-1相关性产生的偏差，过程噪声wk-标跟踪领域使用卡尔曼及其扩展算法基于最小均方误差准则，在高斯噪声环境下表现良[0076]本发明的目的是将相关熵函数引入到伪线性卡尔曼滤[0078]S1.初始化噪声方差和状态转移矩阵，初始化目标初始[0079]观测噪声为非高斯噪声，表示为e:-0.8N(0,O;*I')+0.2N(0,10"),表示百分之80的[0083]时间间隔T设置为0.1s，高斯核核宽σ以及收敛判定系数εt分别设置为1.5和[0094]z:=u(s,H=uf(M,算法估计值和目标实际值的位置误差(Pos-BNorm)；图3(b)表示算法估计值和目标

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