扩展卡尔曼滤波的目标跟踪优化算法

发布时间：2018-01-14 21:29

  本文关键词：扩展卡尔曼滤波的目标跟踪优化算法　出处：《探测与控制学报》2016年01期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 扩展卡尔曼滤波 目标跟踪 多普勒量测 跟踪精度

【摘要】：针对传统扩展卡尔曼滤波算法在多普勒量测目标跟踪情况下估计精度低的问题,提出了扩展卡尔曼滤波目标跟踪优化算法。该算法对传统的扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,将仅考虑位置量测的扩展卡尔曼滤波算法推广到包含多普勒量测的算法以提高目标跟踪精度。仿真结果表明,该算法具有较小的均方根位置误差和均方根速度误差,可以很好地提高目标跟踪过程中的精度,可有效应用于机动目标跟踪场合。
[Abstract]:The traditional extended Kalman filter (EKF) algorithm has low estimation accuracy in Doppler target tracking. An extended Kalman filter target tracking optimization algorithm is proposed, which improves the traditional extended Kalman filter algorithm. The extended Kalman filter (EKF) algorithm, which only considers position measurement, is extended to include Doppler measurements to improve the target tracking accuracy. The algorithm has small root mean square error (RMS) position error and RMS velocity error. It can improve the accuracy of target tracking process and can be effectively applied to maneuvering target tracking.
【作者单位】： 中北大学电子测试技术重点实验室;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室;
【分类号】：TN713
【正文快照】： 0引言目标跟踪是雷达数据处理的关键部分,随着新型雷达和新概念雷达的不断出现,信号处理能力迈上了一个新的台阶[1-2],使得雷达数据处理的信息量越来越大,对目标跟踪算法提出了更高的要求[3-4]。很多情况下,观测数据和目标动态参数间的关系是非线性的[5],常用的非线性滤波方法

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本文编号：1425403