一种精确协方差估计的转换量测卡尔曼滤波方法.pdf

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1、2014年6月舰船电子对抗Jun．2014第37卷第3期SHIPBOARDELECTR0NICC0UNTERMEASUREVo1．37No．3一种精确协方差估计的转换量测卡尔曼滤波方法侯书东，王志红，尹现军(中国电子科技集团公司38所，合肥230088)摘要：传统转换量测卡尔曼滤波(CMKF)JY~gf误差协方差矩阵进行估计时，采用了线性近似的方式。当量测方位误差较大时，无法准确估计出协方差矩阵。针对该问题，提出了一种基于精确协方差估计的CMKF方法，可有效抑制方位误差对协方差估计的影响。仿真结果表明该方法可有效抑制量测方位误差的影响，提升目标跟踪的定位精度。关键词：转换量测

2、卡尔曼滤波；坐标变换；协方差估计中图分类号：TN957文献标识码：A文章编号：CN32—1413(2014)03—0060—03AConversionMeasurementKalmanFilteringMethodofAccurateCovarianceEstimationHOUShu—dong，WANGZhi—hong，YINXian—jun(No．38ResearchInstituteofCETC，Heifei230088，China)Abstract：Thelinearapproximationmodeisadoptedintheestimationoferroreov

3、ariancematrixbyusingtraditionalconversionmeasurementKalmanfiltering(CMKF)method．Whenthebearinger—rorislarge，covariancematrixcouldnotbeestimatedexactly．Tosolvethisproblem，thispaperpresentsaCMKFmethodbasedonaccuratecovarianceestimation，whichcaneffectivelysuppresstheinfluenceofbearingerroronco

4、varianceestimation．Thesimulationresultsshowthatthismeth—odcaneffectivelyrestraintheinfluenceofbearingerrorsandimprovethelocatingprecisionoftar—gettracking．Keywords：conversionmeasurementKalmanfiltering；coordinatetransformation；covarianceestima—tion波发散。转换量测卡尔曼滤波(CMKF)，将原极坐0引言标量测值转换到直角坐标系，再分别对

5、X_y坐标系在对雷达目标进行跟踪处理时，目标的状态方进行滤波处理，从而避免了对非线性问题的直接处程通常是建立在笛卡尔直角坐标系下，并由此而建理。文献[3]提出的去偏CMKF(DCMKF)严格分立起传统的卡尔曼滤波(KF)方法r1]。然而，在实际析了估计误差的概率分布，提升了滤波的精度。而应用中，目标量测数据是采用极坐标的形式获取的。文献I-4]～[6]则从无偏估计的角度出发，分别提出由于从极坐标到直角坐标之间存在着非线性的三角了无偏的转换量测卡尔曼滤波(UCMKF)及其改进变换，因而属于非线性问题，无法直接利用经典卡尔方法。之后，文献ET]在此基础上结合了去相关技曼滤波器进行

6、处理。为了解决该问题，扩展卡尔曼术，进一步提升了CMKF的滤波效果。滤波(EKF)法[2]基于常用的特勒级数展开的方式，上述各方法均是从分坐标滤波精度的角度出得到原非线性滤波问题的一个线性次优滤波解。发，通过无偏估计技术提升CMKF中单坐标滤波精EKF算法简单，易于实现，但是当问题的非线性表度。然而，在目标精确跟踪等场合应用中，更加侧重现较为严重时，会出现跟踪性能下降，甚而会出现滤于对目标跟踪定位精度的考虑。显然，无偏估计是收稿日期：2014—03—07第3期侯书东等：一种精确协方差估计的转换量测卡尔曼滤波方法61从单坐标滤波的角度出发，而不是以绝对定位精度R===(1—22

7、)rCOS0+作为度量准则。因此本文从提高目标定位精度的角(r+；)E1+cos(20)]／2度出发，重新对CMKF坐标变换误差概率矩阵进行R一(1—2)r2sinOm+(r+：)[1一，c。s(2)]／2(6)了精确估计，提出了精确误差估计的CMKF(CMKF—E)方法，以替代经典的一阶线性近似。仿R一R一(1—22)rCOS0msin0m+真实验表明，本文方法可有效抑制量测误差的影响，(r+口：)sin(2)／z提高目标的定位精度。式中：—E(cos0)一exp(一／z)，一1坐标变换与误差估计分析