本文關(guān)鍵詞：擴(kuò)展卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤優(yōu)化算法　出處：《探測(cè)與控制學(xué)報(bào)》2016年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 擴(kuò)展卡爾曼濾波 目標(biāo)跟蹤 多普勒量測(cè) 跟蹤精度

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法在多普勒量測(cè)目標(biāo)跟蹤情況下估計(jì)精度低的問題,提出了擴(kuò)展卡爾曼濾波目標(biāo)跟蹤優(yōu)化算法。該算法對(duì)傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行了改進(jìn),將僅考慮位置量測(cè)的擴(kuò)展卡爾曼濾波算法推廣到包含多普勒量測(cè)的算法以提高目標(biāo)跟蹤精度。仿真結(jié)果表明,該算法具有較小的均方根位置誤差和均方根速度誤差,可以很好地提高目標(biāo)跟蹤過程中的精度,可有效應(yīng)用于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤場(chǎng)合。
[Abstract]:The traditional extended Kalman filter (EKF) algorithm has low estimation accuracy in Doppler target tracking. An extended Kalman filter target tracking optimization algorithm is proposed, which improves the traditional extended Kalman filter algorithm. The extended Kalman filter (EKF) algorithm, which only considers position measurement, is extended to include Doppler measurements to improve the target tracking accuracy. The algorithm has small root mean square error (RMS) position error and RMS velocity error. It can improve the accuracy of target tracking process and can be effectively applied to maneuvering target tracking.
【作者單位】： 中北大學(xué)電子測(cè)試技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中北大學(xué)儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 0引言目標(biāo)跟蹤是雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵部分,隨著新型雷達(dá)和新概念雷達(dá)的不斷出現(xiàn),信號(hào)處理能力邁上了一個(gè)新的臺(tái)階[1-2],使得雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的信息量越來越大,對(duì)目標(biāo)跟蹤算法提出了更高的要求[3-4]。很多情況下,觀測(cè)數(shù)據(jù)和目標(biāo)動(dòng)態(tài)參數(shù)間的關(guān)系是非線性的[5],常用的非線性濾波方法

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本文編號(hào)：1425403