张志军，阮怀林，张克芳

(1.电子工程学院，安徽 合肥 230037；2.合肥康瑞电气自动化有限公司，安徽 合肥 230033)

海上舰船目标跟踪方法研究

张志军1，阮怀林1，张克芳2

(1.电子工程学院，安徽 合肥 230037；2.合肥康瑞电气自动化有限公司，安徽 合肥 230033)

针对海上舰船目标跟踪问题，提出了一种基于无偏量测转换的线性递推回归投影滤波(PFLRR)算法，与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法比较，该算法提高了滤波精确性、实时性、鲁棒性，同时减少了计算量。该算法为海上舰船目标跟踪提供了一种新的方法，仿真结果验证了该算法的有效性。

海上舰船目标；跟踪；无偏量测转换；线性递推回归

0 引 言

海面舰船目标具有体积庞大、运动速度慢等特点。为了实现对海上舰船目标的稳定和精确跟踪，需要估计目标速度、加速度等信息以对目标运动轨迹误差进行不断修正。通常通过数据处理的方法对目标的速度、加速度等信息进行估计[1-2]。在采用雷达等传感器对海上舰船目标跟踪时，由于量测是非线性的，工程实践中广泛采用的是扩展卡尔曼滤波算法，但是在观测误差比较大或初始估计误差比较大时，扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的性能严重下降，甚至会导致滤波器发散。虽然近年来涌现出非常多的非线性滤波算法，如无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF)、容积卡尔曼滤波(CKF)等[3-5]，但它们都是以增加算法的计算量为代价的。而另一方面，对于某些特定运动来说，比如匀速直线运动或匀加速度直线运动，可以采用线性回归的方式估计目标的状态。……