复合K噪声下机动目标跟踪自适应UPF算法

• 作者: 刘望生 李亚安 王明环
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标 常加速模型 AUPF算法 强跟踪滤波 复合K噪声
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1240-1245
• 分类号: TN953
• 字数: 5329字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.06.029

摘要

针对复合K噪声下机动目标跟踪系统具有强非线性非高斯的特点,提出了一种自适应无迹粒子滤波(Adaptive Unscented Particle Filter,AUPF)算法.该算法建立在常加速模型及其改进滤波算法基础上,并将无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)与强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF)算法相结合作为提议分布,提高了系统跟踪一般机动和阶跃机动的能力.在给出复合K噪声模型的基础上,利用AUPF算法对几种典型机动目标进行了计算机仿真,并同无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法进行了比较.仿真结果表明,复合K噪声下AUPF算法能更有效地对各种机动目标进行跟踪,具有较高的跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘望生	浙江理工大学机械与自动控制学院	9	60	4.0	7.0
5	王明环	浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室	14	72	5.0	8.0
6	李亚安	浙江理工大学机械与自动控制学院	1	11	1.0	1.0