刘　华, 吴　文, 王世元

(1. 南京理工大学近程高速目标探测技术国防重点学科实验室, 江苏 南京 210094;

2. 西南大学电子信息工程学院, 重庆 400715)



基于平方根CKF的多传感器序贯式融合跟踪算法

刘华1, 吴文1, 王世元2

(1. 南京理工大学近程高速目标探测技术国防重点学科实验室, 江苏 南京 210094;

2. 西南大学电子信息工程学院, 重庆 400715)

摘要：为了提高非线性序贯式融合跟踪算法的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波器的多传感器序贯式融合跟踪算法。该算法使用三阶容积数值积分原则计算非线性过程的均值和方差,克服了扩展卡尔曼滤波器存在的滤波精度低及平方根无迹卡尔曼滤波器存在的参数复杂的缺点。同时，在滤波递归过程中以协方差平方根矩阵代替协方差矩阵,这样确保了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度。最后用已知弹道系数的再入段弹道跟踪模型对所提算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,所提算法具有很好的跟踪性能,是一种有效的非线性序贯式融合跟踪算法。

关键词：多传感器; 序贯式融合; 平方根容积卡尔曼滤波器; 再入段

0引言

多传感器非线性融合跟踪算法是一种将多个相同或者不同类型传感器所提供的观测信息加以融合形成统一的状态估计的算法,它能提高单传感器目标跟踪算法的准确性,因此得到了学者的广泛关注。目前已有许多非线性融合算法,主要有集中式融合算法[1-2]和分布式融合算法[3-4]。……