引入STF算法的自适应SICKF及其在目标跟踪中的应用

• 作者: 刘宽 张磊 徐晓枫 沈翔鸿
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性高斯滤波 嵌入式容积准则 自适应滤波 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 114-120
• 页数: 7页
• 分类号: TP13|TJ02
• 字数: 6841字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.04.024

摘要

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法.采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性.引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力.为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	空军工程大学等离子体动力学重点实验室	85	424	11.0	16.0
2	徐晓枫		6	0	0.0	0.0
3	沈翔鸿	空军工程大学等离子体动力学重点实验室	1	0	0.0	0.0
7	刘宽		1	0	0.0	0.0