基于Huber M-CKF的UUV目标跟踪算法

• 作者: 温泉 王斌 范世东
• 来源期刊: 水下无人系统学报
• 关键词: 无人水下航行器 卡尔曼滤波 M极大似然估计代价函数
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: U674.76|TN953
• 语种: 中文
• DOI: 10.11993/j.issn.2096-3920.2020.01.006

摘要

针对无人水下航行器(UUV)目标跟踪精度不高的问题,文中将一种鲁棒性较强的M极大似然估计代价函数引入Huber-容积卡尔曼滤波(H-CKF)并应用于UUV的目标跟踪定位算法中,通过改变归一化新息协方差的方法对CKF矩阵进行线性化求解.建立了UUV运动模型及观测模型,在不同的非高斯噪声干扰下与转换测量卡尔曼滤波、CKF和扩展卡尔曼滤波3种滤波算法进行对比试验,验证了HM-CKF的滤波精度和稳定性优于传统算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	武汉理工大学能源与动力工程学院	49	169	6.0	10.0
2	范世东	武汉理工大学能源与动力工程学院	123	923	17.0	23.0
3	温泉		12	10	2.0	3.0