第五章针对目标运动速度未知的实际情况,建立了修正增益扩展卡尔曼滤波算法(MGEKF),逐步估计出目标的运动速度,从而尽可能准确地定出目标位置.文中详细介绍了MGEKF滤波方程的推导过程,仿真结果验证了
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...目标跟踪算法相比,DB-MGEKF算法增加了多普勒频率量测信息,并引入了能够较好处理系统非线性问题的修正增益扩展卡尔曼滤波器(MGEKF),从而提高了目标的估计精度及滤波的稳定性,同时避免了观测平台自身的机动.Monte-Carlo仿真及结果分析进一步说明了算法的有效性.
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MGEKF（modified gain extended Kalman filter）由于在计算滤渡增益时 直接应用测量值，虽然整体上滤波性能较好，但在卫 星测量数据率比较低、测量误差较大时，其性能明显 下降，...
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On the basis of building target movement model and measuring equation, applying MGEKF algorithm, realizes the locating and tracking for mobile target.
在建立目标机动模型与测量方程的基础上，运用修正增益扩展卡尔曼滤波（MGEKF）算法，实现对机动目标进行定位与跟踪。
In this paper, the azimuth angle changing rate measurement is introduced into this passive location problem and a location algorithm for 3-D moving emitters based on MGEKF is given.
本文将方位角变化率测量信息也引入该定位问题，提出了基于MGEKF（修正增益扩展卡尔曼滤波），对三维运动辐射源的无源定位跟踪算法。
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