UKF算法提升纯方位目标运动分析精度与效率

本文主要探讨了无味卡尔曼滤波（UKF）算法在纯方位目标运动分析中的应用，针对传统方法在处理这类问题时遇到的偏差较大、收敛速度较慢或存在发散现象，UKF因其在非线性问题上的优良性能和简化计算过程的优势而被引入。UKF算法避免了计算雅可比矩阵或哈密顿矩阵的需求，这使得其实现更为便捷。 作者基于无味变换的基本原理，详细阐述了UKF在纯方位目标运动分析中的具体滤波步骤。无味变换是一种数据处理技术，它通过选取一组近似的测量点来估计系统状态，这在处理非线性动态系统时尤为有效，因为它能提供更准确的状态估计。 文中通过理论分析和仿真计算，结果显示UKF的性能相当出色，其滤波精度、稳定性以及收敛时间都超越了传统的算法。这意味着UKF能够更有效地处理纯方位目标的运动轨迹预测，减少误差，提高分析的实时性和准确性。这种改进对于诸如导航、跟踪和目标识别等领域具有重要意义，特别是在缺乏直接位置信息，仅依赖于方向观测的情况下，UKF的应用显得尤为关键。 因此，本文的贡献在于提供了一种有效且高效的纯方位目标运动分析工具，对于提升军事和工程领域内的定位和跟踪技术具有实际价值。同时，它也为其他非线性系统状态估计问题的研究者提供了新的思考视角和技术参考。