伪线性KF与EKF无源定位算法对比研究

"基于伪线性KF和EKF的无源定位算法研究 (2011年)" 这篇论文主要探讨了在无源定位领域中，如何解决扩展卡尔曼滤波器（EKF）在处理非线性观测模型时可能出现的滤波曲线发散问题。作者提出了采用伪线性卡尔曼滤波器（PLKF）作为替代方案，以优化非线性观测方程的处理。 扩展卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波理论的一种扩展，适用于处理非线性系统。然而，当EKF应用于非线性观测模型时，由于其线性化过程可能导致滤波曲线发散，从而影响定位的精度和稳定性。为了解决这一问题，论文引入了PLKF方法。PLKF的核心思想是将非线性因素整合到观测矩阵中，通过对非线性观测方程进行伪线性化，以改善滤波性能。 论文中，作者对比分析了PLKF与两站点EKF算法的特性，并通过Monte Carlo仿真来评估两种算法的滤波误差。结果显示，在处理非线性观测模型的定位任务时，使用单站伪线性KF算法，定位在x、y、z三个方向的滤波时间都在20个周期以内，且均方根误差（RMSE）保持在0-1之间，这意味着定位精度较高。相比之下，两站点EKF算法的滤波时间更长，落在25-30个周期之间，且RMSE大于1，这表明其在处理非线性模型时的精度和稳定性相对较低。 关键词涉及的是扩展卡尔曼滤波、非线性观测模型、伪线性卡尔曼滤波以及Monte Carlo仿真。这些关键词揭示了研究的关键技术和方法，其中，Monte Carlo仿真是一种常用的技术，用于模拟和验证滤波算法在不同条件下的性能。 这篇论文对于理解非线性系统中的滤波理论和优化定位算法具有重要意义，特别是对于那些需要高精度无源定位应用的研究者和工程师，如无线通信、雷达探测和导航等领域。通过改进的PLKF算法，可以提高无源定位系统的稳定性和准确性，降低由于非线性因素引起的误差。