作者：李明月 陈红林被动跟踪纯方位修正极坐标无迹卡尔曼滤波
摘要：对于单站的被动目标跟踪,在笛卡儿坐标系下建立跟踪模型,并用扩展的卡尔曼滤波（EKF）进行预测,得到的结果通常是不稳定且容易发散的。针对这种情况,提出了在修正的极坐标系下建立状态模型,摒弃传统的EKF算法,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）算法,通过采样逼近非线性函数。数字仿真结果表明：在修正的极坐标中利用UKF算法得到的结果比EKF算法具有更快的收敛速度和更高的估计精度,且稳定性更好。
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