【滤波跟踪】基于序贯滤波实现sins与gnss数据融合附matlab代码

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⛄ 内容介绍

​针对系统误差下sins与gnss融合跟踪的问题,提出了1种基于序贯滤波的异类传感器融合跟踪模型.首先通过最近邻判决准则对机载雷达和ESM的量测点迹进行数据关联,接着对关联上的量测点迹采用序贯滤波的方法进行融合跟踪,以求更好地实现对目标的跟踪识别.仿真结果表明,在系统误差存在的条件下,sins与gnss具有较好地融合跟踪效果

⛄ 部分代码

clc;clear;clear all;

d0=100000;

v0=280;

q0=0.1;

f0=5;

r01=50;

r02=1;

%数据处理

length1=ceil(f0*d0/v0)+f0*50;%估计数据的数量

t=zeros(1,length1);%时间

s=zeros(1,length1);%导弹运动的距离

dl=zeros(1,length1);dl(1)=d0;%雷达观测距离

v=zeros(1,length1);v(1)=v0;%导弹速度

Ts=1/f0;%采样时间间隔

for i=1:length1

    t(i)=(i-1)*Ts;

end

for j=2:length1

    s(j)=s(j-1)+v(j-1)*Ts;

    v(j)=v(j-1)+sqrt(q0*Ts)*randn(1);

    dl(j)=d0-s(j)+sqrt(r01^2)*randn(1);%量测距离

    if d0-s(j)<0

        break

    end

end

t=t(1,1:j);s=s(1,1:j);dl=dl(1,1:j);v=v(1,1:j);%更新数据

vl=v+sqrt(r02^2)*randn(1);%雷达观测速度

%序贯滤波

Xx2=zeros(2,j);Px21=zeros(j,1);Px22=zeros(j,1);%存储滤波得到的数据

Xx2(:,1)=[0 280]';Px21(1)=2500;Px22(1)=100;%初值

phix=[1 0.2;0 1];gammax=[0 1]';Qx=q0*Ts;  Rx=diag([r01^2 r02^2]);Hx=[1 0;0 1];

for m=2:j

    Xx1=Xx2(:,m-1);

    Px1=[Px21(m-1) 0;0 Px22(m-1)];

    Zkx=[100000-dl(m-1);vl(m-1)];

    [Xx,Px]=xuguan(phix,gammax,Qx,Rx,Hx,Xx1,Px1,Zkx);

    Xx2(1,m)=Xx(1);

    Xx2(2,m)=Xx(2);

    Px21(m)=Px(1,1);

    Px22(m)=Px(2,2);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]张翔宇, 王国宏, 王娜,等. 基于序贯滤波的机载雷达和ESM融合跟踪[J]. 电子测量技术, 2011, 34(9):5.

[2]熊璐, 王添, 陆逸适,等. 基于序贯卡尔曼滤波的GNSSINS视觉融合定位方法及系统:. 

⛄ 完整代码

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