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题名基于扩展卡尔曼滤波的时差定位算法
被引量：7
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作者
蔡明明
王运锋
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机构
四川大学计算机学院
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2020年第4期50-54,共5页
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基金
四川省科技计划基金资助项目(2018GZ0070,2019DRC0042)。
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文摘
在传统的无源定位中,时差定位因其复杂度低,定位精度高等优点,广泛应用于电子对抗战中。常用的时差定位算法有Taylor算法和Chan算法等,实际应用中考虑到Chan算法的计算速度快,定位精度较精确和Taylor算法收敛速度快等优势,往往结合Taylor-Chan算法进行联合定位。但当测量误差较大时,Chan算法并不能有效地为Taylor算法提供初值,最终导致最后定位结果发散,使得定位结果出错。针对上述问题,以当前统计模型为基础,文中提出基于扩展卡尔曼滤波的时差定位算法。该算法在Taylor算法需要一个良好的初值估计的基础上,引入了卡尔曼滤波算法,通过最优估计的线性滤波为Taylor算法提供一个稳定的初值。
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关键词
时差定位
扩展卡尔曼滤波算法
Taylor算法
CHAN算法
当前统计模型
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Keywords
tdoa localizatlion
extended Kalman filter algorithm
Taylor algorithm
Chan algorithm
current statistical model
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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