一种基于最大似然概率准则的迭代DDF算法

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（ｉａＰｏｅｓｇＬｂ，Ｉｓｔｔ１ＣｌｇｆｌｔｎｃＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｎ，Ｓｇｌｒｃｓｎａ．ｎｔｕｅ，ｏｅｅｏｅｒｉｃｅｃｎｎｉｅｒｇｎｉｉｌＥｃｏｉ
ＮｔｎｌｎｖｆｅｎｅＴｃｎｌｇ，ｈｎｓａ１０３ＣｉａａｏａＵｉ．ｏＤｆｓｅｈｏｏｙＣａｇｈ０７，ｈ）ｉｅ４ｎ
第２６卷
第７期
信号处理
ＳＧＩＮＡＬＰＲＯＣＳＩＥＳＮＧ
ＶＩ２．Ｎ．０．６ｏ７
２１００年７月
Ｊ．００１ｎ２１
一
种基于最大似然概率准则的迭代ＤＤＦ算法
辛勤吴顺华
（国防科技大学电子科学与工程学院一所信号处理室，湖南长沙４０７）１０３
ｇｎｅｓｅｄａｅｉｒｖｄｅｃｐｅｒｍｐｅ．Ｓｍｕａｉｎｅｄｓｇｅｎａｒｄｏｔｈｅｕｔｎｉａｅｔａ，ｃｍｐｒｄｗｔＫＦａｄＤＤＦ，ｈｇｅｏｉｌｔｓａｅｉｎｄａｄｃｒｉｕ．ＴｅｒｓｌｉｄｃｔｈｔｏａｅｉＥｎｏｒｅｓｈｉｈｒ
ｓｂｉＤｒｆｒｏｅｉｒｔＤ（ＤＦｉｐｏｏｅｙｉｒｄｃｎｅｍｉｕｋｌｏｄｐｂｂｉｔａｄｔｉｔｏＤＦａｅｉｉ．ＡｎｖｌｔａｄＤＦＩＤ）ｓｒｓｄｂｔｕｉｇｔａｍｍｌｅｉｏｒａｉｔｉｒｔａｌｙｆ￣ｅｏｅｅｐｎｏｈｘｉｈｏｌｙｅｅ
ＡｖｌｔｒｔｄＤＤＦＡｌｏｉｍａｅｎＮｏｅｅａｅＩｇｒｈＢｓｄｏｔＭａｉｕＬｋｌｏｄＰｒｂｂｌｘｍｍｉｅｉｏｏａｉｙｈｉｔ
ＸＮＱｎＷＵＳｕ —ｕＩｉｈｎｈａ
摘
一
要：随着定位跟踪技术的不断发展，非线性滤波逐渐成为研究的重点和实现非线性定位跟踪的关键。ＤＦ算法是Ｄ
种基于ｓｆｎｔｉｉｇ内插公式的非线性插值滤波算法，在系统的可观测度较低且测量误差通常较大时，其跟踪滤波的收敛速度、ｌ
精度和稳定性都不高。在推导了最大似然概率迭代策略的基础上，提出基于最大似然准则的ＩＤＤＦ滤波算法。该方法迭代过程以似然概率增加为准则，改善了跟踪滤波精度和收敛速度。仿真实验表明，与ＥＦ和ＤＦ相比，ＩＤＫＤＤＦ具有更高的估计精度和更快的收敛速度。关键词：非线性滤波；差分滤波；迭代差分滤波；最大似然概率中图分类号：Ｔ９１７Ｔ２３Ｎ１．Ｐ７文献标识码：Ａ文章编号：１０－５０２ｌ）７１３－６０３０３（０Ｏ０－０３０
ｓｓｈｃｓｔｅｋｙｔｅｉｅｔｅｎｎｉｅｒｌｃｔｎａｄｔａｋｎ．ＤＤｏｌｅｔｒｏａｉｎｆｔｒｇａｇｒｔｍａｅｎｓｆｎｉ．ｗｉｈｉｈｅｏｒａｚｈｏｌａａｉｎｃｉｇｌｎｏｏｒＦｉａｎｎｉａｉｅｐｌｔｌｉｏｈｂｓｄｏｔｉｇｓｎｒｎｏｉｅｎｌｉｉｌｉｔｒｏａｉｎｆｒｌ．ＷｈｎｔｅｓｓｅｏｓｒａｉｔｓｗａｎｅｏｓｒａｉｎｅＴｒｉｌｒｅｈｏｖｒｅｃｐｅｎｅｌｔｏｍｕａｐｏｅｈｙｔｍｂｅｖｂｌｙｉｅｋａｄｔｂｅｖｔＩＯｓａｇ，ｔｅｃｎｅｇｎｅｓｅｄ，ａｃｒｃｎｉｈｏｃｕａｙａｄ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｗｉｈｅｅｏｍｅｔｅｌｃｔｎａｄｔｃｉｇｔｃｎｌｇ，ｔｅｎｎｉｅｒｌｒｇｉｅｏｎｅｒｓａｃｍｐａｔｔｅｄｖｌｐｎｔｏａｏｎｒｋｎｈｏｏｈｆｏｈｉａｅｙｈｏｌｎａｔｉｓｂｃｍｉｇｔｅｅｒｈｅｈ・ｉｆｅｎｈ
ｍｅｓｉｔｎａｎｏＤＤＦｉｃｅｌｅｉｏｄｐｏａｉｉｓａｗａｓｉｃｅｅｎｔｅｉｒｔｄｐｏｅｓｏ．ＳｎｅｔｉｌｏｒｂｌｙｉｈｋｈｂｔｌｙｎｒａｄｉｔａｅｒｃｓｆＩｓｈｅＤＤＦ，ｉｒｃｉｇａｃｒｃｎｏｖｒｔｔａｋｎｃｕａｙａｄｃｎｅ－ｓ
ａｃｒｃｓｉｔｎａｄｆｓｅｏｖｒｅｃｅｏｔｉｅｓｎＤＤＦｃｕａｙｏｅｔｉｎａｔｒｃｎｅｇｎｅａｂａｎｄｕｉｇＩｆｍａｏｒ．
Ｋｙｗ０ｄ：ｎｎｉｅｌｒｇ；ｄｖｄｄｄｆｅｅｃｌｒｎ；ｉｒｔｄＤＤＦ；ｍａｉｍｉｅｉｏｄｐｏａｉｔｅｒｓｏｎａｆｔｉｌｒｉｅｎｉｉｅｉｒｎｅｆｔｉｇｔａｅｉｅｅｘｍｕｌｌｏｒｂｌｙｋｈｂｉ
根据文献31011对过程模型运用4rungekutta法进行数值积分步长为1系统初始状态的估计值和方差为105分别运用ekfddf和iddf三种算法进行跟踪滤波处理仿真取m100次montecarlo实验结果评价指标采用算法耗时各个状态量的平均误差绝对值err和目标高度的误差均方根rmserr44rms45实验结果如图2仿真结果评价指标对比算法收敛值高度errm速度errm弹道系数err高度rmsmekf12810521557ddf101063926iddf10722montecarlo实验得到的目标高度下降速度和弹道系数的平均误差绝对值曲线图5为通过100验得到的目标高度误差均方根曲线表1为相关评价指标的对比情况