具有乘性噪声和随机量测时滞的目标跟踪算法

发布时间：2018-12-30 16:25

【摘要】：针对在机动目标跟踪过程中产生的乘性量测噪声与随机量测时滞问题,提出了一种改进的高斯滤波(GF)算法,并给出了该算法的一种具体实现形式——随机时滞和乘性噪声容积卡尔曼滤波器(CKF-RDMN)。首先,利用一组满足伯努利分布的随机序列描述随机出现的量测时滞现象。其次,利用乘性噪声满足高斯条件分布的特性,改进量测更新过程。最后依据三阶球径容积法则,对高斯积分进行求解。由于该算法是对经典GF算法的改进,因此,也可作为通用的滤波框架解决上述问题。通过与推广无迹卡尔曼滤波和推广扩展卡尔曼滤波对比,仿真结果表明,CKF-RDMN在解决乘性量测噪声与随机量测时滞问题时,具有更高的估计精度。
[Abstract]:An improved Gao Si filter (GF) algorithm is proposed to solve the problem of multiplicative measurement noise and random measurement delay in maneuvering target tracking. A concrete realization form of the algorithm, stochastic delay and multiplicative noise volumetric Kalman filter (CKF-RDMN), is also presented. Firstly, a set of random sequences satisfying Bernoulli distribution is used to describe the random measurement delay phenomenon. Secondly, by using multiplicative noise to satisfy Gao Si's conditional distribution, the measurement updating process is improved. Finally, according to the third order ball diameter volume rule, Gao Si integral is solved. Because this algorithm is an improvement to the classical GF algorithm, it can also be used as a general filtering framework to solve the above problems. Compared with the extended unscented Kalman filter and the extended Kalman filter, the simulation results show that CKF-RDMN has higher estimation accuracy in solving the problems of multiplicative measurement noise and random measurement delay.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61573115);国家自然科学基金(61333003)
【分类号】：TN713

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本文编号：2395821