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The unscented transformation(UT) and unscented Kalman filtering(UKF) algorithms are then introduced,including their design consideration and specific algorithm.

探讨了TMA(目标运动分析)中基本的非线性估计问题,介绍了基于无味变换(Unscented Transform ation-UT)的无味卡尔曼滤波(Unscented Kalm an F iltering-UKF)算法的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站只测方位与到达时间TMA(BTO-TMA)问题应用UKF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了初值有偏和无偏两种情形下的Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性。

The unscented transformation(UT) and the unscented Kalman filtering(UKF) are then introduced,including their design considerations and specific algorithms.

探讨了目标运动分析(TMA)问题中的递推非线性滤波问题,介绍了基于无味变换(UT)的无味卡尔曼滤波(UKF)的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站无源只测向TMA(BO-TMA)问题,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,并应用UKF和EKF(扩展卡尔曼滤波)分初值无偏和有偏两种情况,从算法的估计值、估计方差、均方根误差(RMSE)和归一化新息平方(NIS)等方面进行了对照研究,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该应用背景下是切实可行的,显示出良好的滤波一致性,具有更高的估计精度和更强的收敛特性。