基于多尺度贯序式卡尔曼滤波的运动声阵列跟踪算法

• 作者: 刘亚雷 颐晓辉
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 多尺度分解 贯序式卡尔曼滤波 运动声阵列 最小二乘误差估计
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 588-593
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2011.00588

摘要

为了研究运动声阵列对二维目标在复杂环境中的实时跟踪性问题,根据运动声阵列及二维目标的运动特点建立了状态方程与测量方程,并将其描述为块的形式.根据不同的状态块,利用小波变换把状态块分解到不同尺度上,分别在时域和频域上建立相应尺度上的状态与观测信息之间的关系；采取卡尔曼滤波器递推思想来实现运动声阵列的多尺度贯序式卡尔曼滤波算法,根据最小二乘误差估计理论推导了运动声阵列跟踪系统在球坐标系和直角坐标系下的误差,为提高系统跟踪精度奠定了理论基础,并为工程应用提供了实际方法.与传统的卡尔曼滤波算法相比,Matlab仿真结果表明了本文算法的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘亚雷	南京理工大学机械工程学院	8	40	4.0	6.0
2	颐晓辉	南京理工大学机械工程学院	1	2	1.0	1.0