《表1 拓扑对比分析：一种基于KL-AEPF的无人机侦察移动目标定位算法》

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《一种基于KL-AEPF的无人机侦察移动目标定位算法》

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图6所示为对目标定位和速度估计的综合误差结果对比，3种算法的定位测速结果对比如表1所示。算法初始参数设置均相同。由实验结果可知，EKF的定位结果前期一直震荡，250 s后才收敛，同时EKF的平均定位测速误差较大，定位测速标准差也相比其他算法较大，算法不稳定。EKF算法对系统参数设置要求较高，参数设置不精确时会导致结果震荡、收敛慢，但是粒子滤波不受高斯模型限制，对参数设置要求较低。由结果可以看出EPF和本文算法收敛速度快，综合定位误差在10 s内能够收敛，综合测速误差在50 s内收敛。AEPF算法的平均定位测速精度接近EPF算法，由定位、测速标准差结果可知AEPF算法的稳定性接近于EPF算法，具有较高的鲁棒性。