周承松，彭　竞，刘文祥，王飞雪

（国防科学技术大学电子科学与工程学院，长沙410073）

速度自适应约束卡尔曼滤波方法*

周承松，彭竞，刘文祥，王飞雪*

（国防科学技术大学电子科学与工程学院，长沙410073）

为解决动态目标定位过程中使用传统卡尔曼滤波算法不能利用先验信息提高定位精度、而使用速度约束卡尔曼滤波算法易发散等问题，论文提出一种基于速度先验信息自适应约束卡尔曼滤波方法。该方法以速度观测值和定速误差统计特性建立变异系数，实时判断速度观测值是否满足约束滤波的要求，从而自适应地在速度约束滤波和传统卡尔曼滤波间选择。实验结果表明，与传统卡尔曼滤波和速度约束滤波相比，本文算法的定位精度提高了cm级至m级，既克服了速度约束卡尔曼滤波易受定速误差影响的缺点，也能利用合理的速度观测值来提高定位精度。

卡尔曼滤波；速度自适应约束；动态定位；变异系数；先验信息

动态目标定位过程中，利用卡尔曼滤波KF （Kalman Filtering）对目标进行状态估计，会受到观测误差和动态模型误差影响导致状态估计精度较差［1-3］，而利用先验信息能够提高状态估计精度［4-8］。

文献［9］提出以道路先验信息作为约束条件的卡尔曼滤波算法，该方法必须实时获取道路信息，因此道路约束卡尔曼滤波算法存在一定局限性［10］。另外，文献［10-12］提出速度约束卡尔曼滤波算法，实验证明，该方法的定位精度易受定速误差的影响。

本论文提出一种速度自适应约束卡尔曼滤波方法，该方法以定速标准差和速度观测值建立变异系数，即自适应因子，在传统卡尔曼滤波和速度约束卡尔曼滤波方法间进行自适应选择。……