1 国防科技大学电子对抗学院，安徽合肥 230037
2 南京电子技术研究所，江苏南京 210013
3 77627部队，西藏日喀则 857000
以临近空间高超声速目标作为研究对象，提出一种迭代简化平方根容积卡尔曼滤波算法(IRSRCKF)。该算法以平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)为理论框架，针对SRCKF算法对于系统的状态方程为线性时需用容积点进行加权求和的缺点，对SRCKF算法的时间更新环节线性简化，提高了实时性；结合迭代运算的思想，充分利用量测信息，对量测更新过程进行迭代运算，提高了跟踪精确度。仿真验证结果表明，该算法具有较高的精确性和有效性，为临近空间高超声速目标的跟踪提供了一种新方法。
临近空间 平方根容积卡尔曼滤波器 线性简化 迭代 near space Square -Root Cubature Kalman Filter(SRCKF) linear simplification iteration 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(5): 811
