基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法

发布时间：2018-02-24 00:05

  本文关键词： 目标跟踪 非线性 Sage-Husa算法 自适应 平方根容积卡尔曼　出处：《系统工程与电子技术》2014年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在目标跟踪中,噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散,针对该问题,提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则,推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计器。仿真结果显示,相对于标准的平方根容积卡尔曼,所提方法在噪声统计特性未知或时变的情况下滤波精度有显著提高。
[Abstract]:In target tracking, the unknown statistical characteristics of noise may cause the filtering accuracy to decrease or even diverge. A new adaptive square-root volumetric Kalman filter algorithm is proposed. Based on the conventional Sage-Husa algorithm, an adaptive noise statistical estimator for nonlinear systems is derived by using the volume rule. The simulation results show that the proposed method is suitable for nonlinear systems. Compared with the standard square root volume Kalman, the proposed method can significantly improve the filtering accuracy when the statistical characteristics of noise are unknown or time-varying.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(61201409,61371173) 中国博士后科学基金(2013M530147) 黑龙江博士后基金(LBH-Z13052) 哈尔滨工程大学中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCFX41307)资助课题
【分类号】：TN953

【参考文献】

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【共引文献】

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3 李t焧，

本文编号：1528118