基于迭代觀測更新濾波的單站無源定位算法

摘要：單站無源定位具有較強的隱蔽性,能夠避免多個觀測平臺之間數(shù)據(jù)的融合與同步等問題。針對單站無源定位算法性能易受測量誤差一致性和初始狀態(tài)誤差等因素影響的問題,文中從線性估計理論出發(fā),提出了一種基于迭代觀測更新濾波(IMUF)的單站無源定位算法。首先,將經(jīng)典的一步離散線性估計器觀測更新改寫為連續(xù)時間上的逐步更新過程,推導(dǎo)了連續(xù)逐步狀態(tài)及其誤差矩陣的演化方程,然后進一步離散化得到迭代觀測更新方程,并采用Sigma點方法對其中的高斯矩進行近似計算,得到了一種具有類似Kalman濾波運算形式,適用于單站無源定位問題的迭代觀測更新濾波算法。仿真試驗證明,較之傳統(tǒng)算法,該算法能夠有效處理非一致性觀測誤差和大初始狀態(tài)誤差下的性能惡化問題,在濾波收斂性與估計準(zhǔn)確性方面更有優(yōu)勢。