作者：巫春玲 韩崇昭弹道目标跟踪扩展卡尔曼滤波无味卡尔曼滤波有限差分
摘要：针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波（FDEKF）算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Monte Carlo数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法和无味卡尔曼滤波（UKF）算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.
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