自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法

• 作者: 宗彬锋 张浩为 葛佳昂 谢军伟 路文龙
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 当前统计模型 平方根客积卡尔曼滤波 强跟踪
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 1186-1194
• 页数: 9页
• 分类号: TN953
• 字数: 7951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.06.03

摘要

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法.在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整.从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器.另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率.仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKF-STF)算法和交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢军伟	空军工程大学防空反导学院	80	249	8.0	12.0
2	葛佳昂	空军工程大学防空反导学院	17	16	3.0	3.0
3	张浩为	空军工程大学防空反导学院	22	84	5.0	8.0