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摘要
为了增强小型无人机目标定位的精度和稳定性,提出一种基于蒙特卡罗卡尔曼滤波的目标定位算法。蒙特卡罗方法被用于估计卡尔曼滤波的初值,以及状态量和预测观测量的均值和协方差矩阵。定位过程中只使用无人机位置和激光测距值信息,利用卡尔曼滤波框架对目标位置进行递推。飞行实验表明,相比原有多点定位方法,新方法能够在满足实时性要求的前提下将精度由原来的2030 m提高到10 m以内并实时给出误差估计,具备很大应用潜力。
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为了增强小型无人机目标定位的精度和稳定性,提出一种基于蒙特卡罗卡尔曼滤波的目标定位算法。蒙特卡罗方法被用于估计卡尔曼滤波的初值,以及状态量和预测观测量的均值和协方差矩阵。定位过程中只使用无人机位置和激光测距值信息,利用卡尔曼滤波框架对目标位置进行递推。飞行实验表明,相比原有多点定位方法,新方法能够在满足实时性要求的前提下将精度由原来的2030 m提高到10 m以内并实时给出误差估计,具备很大应用潜力。
