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在導(dǎo)彈跟蹤制導(dǎo)末端，為了最大限度的毀傷目標(biāo)，需要對目標(biāo)進行更為精確的跟蹤。為此，提出了一種雷達／紅外復(fù)合導(dǎo)引頭融合跟蹤方法。文中針對卡爾曼濾波算法存在線性化誤差和粒子濾波算法中優(yōu)化的重要性密度函數(shù)難以得到等問題，將無跡卡爾曼濾波（Unscented kalman Filter. UKF）算法與粒子濾波（Particle Filter，PF）算法相結(jié)合，利用無跡卡爾曼得到的狀態(tài)更新矩陣以及誤差協(xié)方差矩陣構(gòu)造重要性密度函數(shù)，由于融人了最新的觀測信息，從而更加符合真實狀態(tài)的后驗概率分布。同時考慮測量系統(tǒng)之間測量噪聲相關(guān)性的問題，引入互協(xié)方差之后進行加權(quán)融合，提高了融合精度。
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