摘要

传统的误差配准算法在将非线性方程线性化(即在系统偏差和量测处分别进行泰勒展开,并忽略高阶微小量)时,若系统偏差较大就会引入一定的误差,使误差配准的精度随之恶化。为有效解决这一问题,提出一种“量测”恒等于0的无迹卡尔曼(Unscented Kalman Filter, UKF)雷达系统偏差滤波算法。该算法改变传统算法中伪观测量为变量的特点,将两雷达“空间几何关系”在随机量测误差处进行泰勒展开,构造出“量测”为已知值且恒等于0的非线性伪量测方程,并针对快时变系统偏差,在UKF滤波基础上融入交互式多模型(Interacting Multiple Model, IMM)的机动算法进行跟踪。仿真结果表明,相较于传统算法,该算法不仅对于恒定的系统偏差配准精度高,且能对快时变系统偏差进行实时有效估计,验证了本算法的有效性。