高阶容积卡尔曼滤波及其在目标跟踪中的应用

发布时间：2017-09-03 05:14

  本文关键词：高阶容积卡尔曼滤波及其在目标跟踪中的应用

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【摘要】：针对传统的容积卡尔曼滤波(CKF)估计精度有限的问题,提出了一种基于任意阶容积规则的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)方法并应用于机动目标跟踪问题。传统的CKF采用三阶球面-相径容积规则,可获得优于其他非线性滤波如不敏卡尔曼滤波(UKF)的估计精度和数值稳定性。为了进一步提高CKF的估计精度,在基于点的高斯近似滤波框架下,分别使用Genz积分方法和矩匹配法推导出任意阶的球面规则和相径规则,以此构造高阶球面-相径容积规则来计算高斯型积分,并建立高阶容积卡尔曼滤波算法。将提出的HCKF算法应用于机动目标跟踪问题中并进行数值仿真。仿真结果表明,相对于传统容积卡尔曼滤波,高阶容积卡尔曼滤波对目标位置和速度估计的精度分别提高了11%和24%,可获得更高的估计精度。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学航天工程系;北京航天长征飞行器研究所;
【关键词】： 高阶容积卡尔曼滤波 目标跟踪 非线性系统 贝叶斯估计 球面相径规则 容积规则
【基金】：国家自然科学基金项目(61304236)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 近年,基于贝叶斯框架的非线性滤波和估计得到了深入研究,特别是基于高斯概率密度函数假设下的高斯近似滤波[1]。其中,扩展卡尔曼滤波(EKF)是目前应用最广泛的滤波方法,其通过对当前时刻状态估计的局部线性化来实现一阶近似,但是当系统非线性程度较高以及噪声较大时,EKF的估计

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本文编号：783051