鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波红外目标跟踪算法

发布时间：2017-08-28 15:37

  本文关键词：鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波红外目标跟踪算法

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【摘要】：为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子滤波器权值;其次构建非线性程度判别量,在高非线性情况下将预测密度沿最大特征向量方向进行分割,提高滤波精度;最后利用等价权函数改善新息协方差,减小异常误差对滤波准确性和稳定性造成的影响.实验结果表明,不存在异常误差时,所提算法跟踪结果优于传统算法;存在异常误差时,传统滤波方法的精度明显降低,而所提算法依然能够得到准确可靠的跟踪结果.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【关键词】： 红外搜索与跟踪 容积卡尔曼滤波 高斯和滤波 等价权函数
【基金】：国家自然科学基金(51377172,51577191)~~
【分类号】：TN713;TN219
【正文快照】： PACS:05.45.-a引言红外搜索与跟踪(Infrared search and tracking,IRST)系统因隐蔽性好、抗干扰能力强等优点,在军事领域得到了广泛的研究和应用[1].单站IRST系统通过探测目标的红外辐射来获得角度信息,进而对目标进行跟踪,是典型的单站被动只测角跟踪(Bearings-only tracking

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本文编号：748417