【摘 要】
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在跟踪问题的处理中,以往所经常采用的是白噪声观察模型.但是实际上测量噪声却经常是有色噪声,有色观测噪声会使跟踪算法的性能减退.为了提高跟踪精度,必须有效地消除有色噪
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在跟踪问题的处理中,以往所经常采用的是白噪声观察模型.但是实际上测量噪声却经常是有色噪声,有色观测噪声会使跟踪算法的性能减退.为了提高跟踪精度,必须有效地消除有色噪声,因此有效地消除有色噪声是处理跟踪问题的关键所在.本文把观测噪声的成形滤波器假设为AR模型,提出了一种在线估计色噪声参数的方法.通过在线估计色噪声参数,即AR模型的参数,对测量噪声去相关来提高Kalman滤波精度,并且最终将这种方法应用于激光跟踪.仿真结果表明这种方法具有较好的去相关能力,大大提高了激光跟踪过程中角速度的跟踪性能,具有很好的实
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