【摘要】：針對在機動目標跟蹤過程中產生的乘性量測噪聲與隨機量測時滯問題,提出了一種改進的高斯濾波(GF)算法,并給出了該算法的一種具體實現(xiàn)形式——隨機時滯和乘性噪聲容積卡爾曼濾波器(CKF-RDMN)。首先,利用一組滿足伯努利分布的隨機序列描述隨機出現(xiàn)的量測時滯現(xiàn)象。其次,利用乘性噪聲滿足高斯條件分布的特性,改進量測更新過程。最后依據(jù)三階球徑容積法則,對高斯積分進行求解。由于該算法是對經典GF算法的改進,因此,也可作為通用的濾波框架解決上述問題。通過與推廣無跡卡爾曼濾波和推廣擴展卡爾曼濾波對比,仿真結果表明,CKF-RDMN在解決乘性量測噪聲與隨機量測時滯問題時,具有更高的估計精度。
[Abstract]:An improved Gao Si filter (GF) algorithm is proposed to solve the problem of multiplicative measurement noise and random measurement delay in maneuvering target tracking. A concrete realization form of the algorithm, stochastic delay and multiplicative noise volumetric Kalman filter (CKF-RDMN), is also presented. Firstly, a set of random sequences satisfying Bernoulli distribution is used to describe the random measurement delay phenomenon. Secondly, by using multiplicative noise to satisfy Gao Si's conditional distribution, the measurement updating process is improved. Finally, according to the third order ball diameter volume rule, Gao Si integral is solved. Because this algorithm is an improvement to the classical GF algorithm, it can also be used as a general filtering framework to solve the above problems. Compared with the extended unscented Kalman filter and the extended Kalman filter, the simulation results show that CKF-RDMN has higher estimation accuracy in solving the problems of multiplicative measurement noise and random measurement delay.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學控制理論與制導技術研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(61573115);國家自然科學基金(61333003)
【分類號】：TN713

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本文編號：2395821