基于雷达/红外测量的期望最大化容积卡尔曼滤波

• 作者: 张辉 张连仲 王宝宝
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达/红外测量系统 期望最大化 容积卡尔曼滤波 自适应因子 量测噪声
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 624-630
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2020.44.05.016

摘要

为解决相应的目标跟踪问题,该文针对二维空间雷达/红外测量系统提出了一种期望最大化容积卡尔曼滤波(EMCKF).在期望最大化框架下计算出量测噪声自适应因子,修正量测噪声协方差,以解决跟踪过程中时变量测噪声场景造成的量测模型失配的问题.仿真结果表明,与容积卡尔曼滤波(CKF)相比,在时变量测噪声环境下,该文EMCKF可以得到更准确的结果,并且该算法对量测信息丢失具有更好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张连仲		4	14	1.0	3.0
2	张辉		16	20	3.0	3.0
3	王宝宝		2	8	1.0	2.0