【摘 要】
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为解决数据域直接定位(DPD)算法面临的计算压力,提高算法效率,本文提出一种基于修正容积卡尔曼滤波的直接定位算法。算法首先融合各观测信号波达方向信息,利用子空间数据融合
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院;
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为解决数据域直接定位(DPD)算法面临的计算压力,提高算法效率,本文提出一种基于修正容积卡尔曼滤波的直接定位算法。算法首先融合各观测信号波达方向信息,利用子空间数据融合方法建立一种基于间接观测量的直接定位滤波模型;然后根据模型特点设计修正的容积卡尔曼滤波算法进行求解,解决间接观测量带来的噪声累积问题;最后对算法计算量进行分析和对比,说明计算效率的提升。仿真结果表明,所提算法与基于遍历搜索和遗传策略的DPD算法相比,在相同的估计性能下,计算量下降明显,时效性显著提升,增加了算法实用价值。
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