作者：杨菁华,熊智,刘建业 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2019年第03期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2019030370 DOC编号：DOCCGQJ2019030379 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对传统的目标跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)滤波算法中，多传感器信息融合的前提是所有的传感器观测信息及维数相同，不适用于由多异类传感器组成的观测系统，提出一种改进的UKF滤波算法，以多异类传感器观测量扩展融合后的融合信息为新观测量建立混合坐标系下的非线性测量方程。通过仿真验证，提出的算法可以有效降低目标定位误差。

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