李世泽
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：四川大学数学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 极坐标系下UKF双站目标跟踪算法研究被引量：1
- 2010年
- 介绍了传统的带多普勒量测信息的双基地目标跟踪模型,提出了采用一组新的状态变量替代原有状态变量,得到了极坐标系下量测方程完全线性化的双基地跟踪模型,并将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于这个非线性系统的目标跟踪。通过仿真实验看出,与同样使用UKF进行跟踪的传统的混合坐标系跟踪模型相比较,极坐标系UKF算法有更好的跟踪性能,收敛快,对噪声有更强的适应能力。
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- 关键词：双基地雷达极坐标无迹卡尔曼滤波跟踪滤波
- 基于序列批处理Kalman滤波的跟踪算法被引量：2
- 2010年
- 提高跟踪准确度是雷达发展的重要方向之一,本文通过建立的雷达跟踪模型,从批处理的角度,将多个状态矢量联合进行处理,并改进了量测方程,给出了一种使用序列批处理Kalman滤波(SBKF)以提高雷达跟踪准确度的新手段。通过仿真实验看出,相比传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,序列批处理Kalman滤波的结果更接近真实值,有更好的收敛性,能得到更加稳定的滤波结果,有效地抑制了量测方程非线性化和野值带来的影响。
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- 关键词：野值非线性化
- 杂波抑制的分形处理:小波-多尺度自适应Kalman滤波被引量：2
- 2009年
- 从杂波分形模型的角度,以基于小波变换和多尺度自适应Kalman滤波的方法,解决雷达信号处理中重要的杂波抑制问题。首先对接收信号作小波分解,利用小波系数建立状态方程和观测方程,用Kalman滤波对每一尺度估计分形杂波,然后从接收信号中减去估计得到的分形杂波,从而实现杂波抑制。仿真结果表明,基于小波变换和多尺度Kalman滤波的处理方法,能对分形杂波进行有效的估计分析,进而实现有效的抑制。
- 赖莉李世泽罗懋康
- 关键词：小波变换
