基于高斯-艾肯特滤波的机动目标跟踪算法

• 作者: 姜秋喜 张坤 潘继飞 马健凯
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 高斯-艾肯特滤波 滤波内存长度 多模型跟踪算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 数据处理
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 4981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2018.04.012

摘要

针对交互式多模型(IMM)算法切换滤波模型缓慢、跟踪精度低甚至发散的问题,提出了在机动目标跟踪中使用的高斯-艾肯特滤波算法.首先,该算法确定观测模型和滤波模型集,分别构造量测方程组和滤波方程组,形成总体观测矩阵;然后,针对跟踪目标的非合作机动,提出使用卡方检验来检验滤波效果,并通过滤波控制算法实时调整滤波内存长度,使用高斯-艾肯特滤波对机动目标跟踪具有很强的灵活性,实现自适应跟踪;最后,在目标跟踪仿真中与三种改进模型集的卡尔曼滤波IMM算法进行对比验证,对两类算法进行了复杂度分析.仿真结果证明了高斯-艾肯特滤波算法的有效性,在无先验信息条件下拥有更高的跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马健凯	国防科技大学电子对抗学院	2	1	1.0	1.0
2	姜秋喜	国防科技大学电子对抗学院	9	6	1.0	2.0
3	潘继飞	国防科技大学电子对抗学院	19	16	2.0	2.0
4	张坤	国防科技大学电子对抗学院	13	3	1.0	1.0