扩展卡尔曼滤波的目标跟踪优化算法
2016-04-07宁倩慧张艳兵郭冰陶
探测与控制学报 2016年1期
宁倩慧,张艳兵,刘 莉,陆 真,郭冰陶
(1.中北大学电子测试技术重点实验室,山西 太原 030051;
2.中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,山西 太原 030051)
扩展卡尔曼滤波的目标跟踪优化算法
宁倩慧1,2,张艳兵1,2,刘莉1,2,陆真1,2,郭冰陶1,2
(1.中北大学电子测试技术重点实验室,山西 太原 030051;
2.中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,山西 太原 030051)
摘要:针对传统扩展卡尔曼滤波算法在多普勒量测目标跟踪情况下估计精度低的问题,提出了扩展卡尔曼滤波目标跟踪优化算法。该算法对传统的扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,将仅考虑位置量测的扩展卡尔曼滤波算法推广到包含多普勒量测的算法以提高目标跟踪精度。仿真结果表明,该算法具有较小的均方根位置误差和均方根速度误差,可以很好地提高目标跟踪过程中的精度,可有效应用于机动目标跟踪场合。
关键词:扩展卡尔曼滤波;目标跟踪;多普勒量测;跟踪精度
0引言
目标跟踪是雷达数据处理的关键部分,随着新型雷达和新概念雷达的不断出现,信号处理能力迈上了一个新的台阶[1-2],使得雷达数据处理的信息量越来越大,对目标跟踪算法提出了更高的要求[3-4]。
很多情况下,观测数据和目标动态参数间的关系是非线性的[5],常用的非线性滤波方法有扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波[6]、粒子滤波[7]。在这三种跟踪算法中,扩展卡尔曼滤波速度最快,不敏卡尔曼滤波次之,最慢的是粒子滤波[8-9]。……
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