EKF与UKF的目标跟踪算法应用与对比

• 作者: 唐哲 王庭军 陈志豪
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 目标跟踪 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 字数: 3331字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6944.2018.08.044

摘要

目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一,在精确制导、人机交互、机器人导航等诸多领域广泛应用.在高斯噪声环境下,扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将非线性函数展开成Taylor级数,一阶EKF算法简单,计算量小,适用于弱非线性系统;二阶EKF精度高于一阶EKF,需要计算二阶雅克比矩阵,计算量大.文章研究了EKF与UKF的目标跟踪算法应用与对比.无迹卡尔曼滤波(UKF)用一系列确定的样本来逼近状态的后验概率密度,没有忽略高阶项,适用于所有非线性系统.文章对目标跟踪模型进行了仿真,结果表明,UKF滤波精度明显高于EKF滤波,二阶EKF滤波精度较一阶EKF有所提高.