仪器仪表学报

作者：陈丹琪

单位：陈丹琪,火箭军工程大学西安710025,,金国栋,火箭军工程大学西安710025,,谭力宁,火箭军工程大学西安710025,,苏伟,火箭军工程大学西安710025,,芦利斌,火箭军工程大学西安710025,

关键词：无人机;目标定位;扩展卡尔曼粒子滤波;KL距离;自适应粒子滤波

基金：国家自然科学基金 弹上导航信息辅助的成像制导目标识别技术(61673017)资助项目

基于EPF的无人机侦察移动目标定位算法在采样阶段需要利用EKF算法计算所有粒子的均值和协方差，导致其计算量大。本文提出了一种基于KL距离的自适应EPF改进算法，该方法在采样阶段利用EKF算法更新前半部分粒子，后半部分粒子仍通过先验概率分布更新，然后根据两个粒子集概率分布间的KL距离自适应更新当前时刻的粒子数。在保证精度的同时选择合适的粒子数目，大幅度降低计算量，提高运算速度。通过实测飞行数据验证，该算法平均每个采样周期内粒子数为40，平均每个采样周期内计算时间为8ms。与EPF算法相比，该方法能在保证定位精度的同时明显减少计算耗时，具有一定的工程应用价值。

来源：2019年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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