系统仿真学报 ›› 2016, Vol. 28 ›› Issue (3): 640-647.
巫春玲, 巨永锋, 胡平, 段晨东
Wu Chunling, Ju Yongfeng, Hu Ping, Duan Chengdong
摘要: 提出一种新的Sigma点卡尔曼滤波器,求积分卡尔曼滤波器(Quadrature Kalman Filter, QKF),用于再入弹道目标的跟踪问题。新滤波器通过一系列参数化高斯密度的高斯-赫米特求积分点,使用统计线性回归的方法来线性化非线性函数的。仿真实验比较了这个新的Sigma点滤波器和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF),均差滤波器(Divided Difference Filter, DDF),无味滤波器(Uncented Kalman Filter, UKF)。结果表明所有Sigma点滤波器的估计误差都低于EKF的估计误差。QKF的估计误差低于UKF的估计误差,其滤波可靠性也与UKF很接近。QKF的计算复杂性比UKF稍高,新的Sigma点滤波器是一种有效算法。
中图分类号: