CMKF与EKF方位角估计误差比较

资 源 简 介

CMKF与EKF方位角估计误差比较

详 情 说 明

在目标跟踪和导航系统中，方位角估计的精度直接影响着系统的整体性能。扩展卡尔曼滤波（EKF）和去偏转换卡尔曼滤波（CMKF）是两种常用的非线性滤波方法，本文将从算法原理和实际应用的角度比较两者的方位角估计误差表现。

扩展卡尔曼滤波（EKF）通过一阶泰勒展开对非线性系统进行线性化近似，适用于弱非线性场景。它在方位角估计中具有良好的实时性，但线性化误差可能导致滤波发散，尤其是在方位角变化剧烈的情况下。

去偏转换卡尔曼滤波（CMKF）采用了基于转换测量的去偏策略，通过修正非线性测量误差的统计特性，有效降低了线性化带来的偏差。CMKF在方位角估计中表现出更强的鲁棒性，尤其适合高动态或大方位角变化的环境。

此外，最小二乘法作为一种经典的参数估计方法，可用于方位角的初始拟合，但其动态跟踪能力弱于卡尔曼滤波类方法。通过对比实验可发现，CMKF在抑制误差累积方面优于EKF，尤其在存在野值干扰时。

野值剔除算法进一步提升了滤波稳定性（如基于新息检测的方法），通过识别并排除异常测量值，确保EKF和CMKF的估计结果更加可靠。综合来看，CMKF在方位角估计精度和抗干扰能力上更具优势，而EKF在小角度变化场景中计算效率更高。