无损卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的应用

• 作者: 刘宇红 蔡琳
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性滤波 无损卡尔曼滤波 目标跟踪 仿真
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 管理自动化
• 页码范围: 112-115
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2015.07.112

摘要

卡尔曼滤波最初提出的滤波理论只适用于线性系统,本文描述了非线性滤波算法的原理和特点,有EKF(扩展卡尔曼滤波)和UKF(无损卡尔曼滤波)两种,本文举例验证对比了两者,同时也给出了采用无损卡尔曼滤波算法在目标跟踪数据的仿真.UKF(无损卡尔曼滤波)以Unscented变换为基础,克服了传统的非线性滤波的算法存在精度不高、稳定性差、反应迟缓等缺点,使预测精度得到了提高.基于上述优点,UKF被广泛应用于导航、目标跟踪、信号处理和神经网络等多个领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宇红	贵州大学大数据与信息工程学院	77	340	10.0	15.0
2	蔡琳	贵州大学大数据与信息工程学院	1	9	1.0	1.0