基于M估计的鲁棒后向平滑CKF单站跟踪算法

• 作者: 任臻 吴昊 李积英
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 单站目标跟踪 非线性滤波 容积卡尔曼滤波 后向平滑 野值 M估计
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 74-79,166
• 页数: 7页
• 分类号: TN971
• 字数: 5412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1803-0470

摘要

提出一种基于M估计的鲁棒后向平滑容积卡尔曼滤波(M-estimated based Robust Backward-Smoothing Cubature Kalman Filter,MR-BSCKF)算法.该算法将改进的M估计思想引入后向平滑容积卡尔曼滤波(BSCKF)算法中,引入Mahalanobis距离构建P-Huber等价权函数,通过降低野值误判概率进一步提高滤波算法的鲁棒性;在传统CKF算法的基础上增加后向平滑函数,通过后向平滑和前向滤波相结合的二次滤波进一步提高滤波的精度,实现了算法精度和抗野值能力的统一.仿真结果表明,与传统算法相比,MR-BSCKF在有野值和无野值的情况下都能够得到更加准确的目标跟踪结果,且鲁棒性更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李积英	兰州交通大学电子与信息工程学院	42	195	8.0	12.0
2	任臻	兰州交通大学电子与信息工程学院	2	1	1.0	1.0
3	吴昊	空军工程大学信息与导航学院	34	98	6.0	8.0