發(fā)布時(shí)間：2021-04-20 00:25

　　針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤過(guò)程觀測(cè)矩陣病態(tài)導(dǎo)致擴(kuò)展卡爾曼濾波算法跟蹤效果不佳的問(wèn)題,提出一種自適應(yīng)漸消有偏擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。該算法以擴(kuò)展卡爾曼濾波為基本框架,并借鑒Gauss-Markov模型的思想以解決觀測(cè)矩陣病態(tài)問(wèn)題。算法根據(jù)狀態(tài)估計(jì)均方誤差最小條件求得有偏因子,以降低病態(tài)觀測(cè)矩陣對(duì)濾波估計(jì)的影響;根據(jù)濾波發(fā)散判據(jù)提出一種新的漸消因子估計(jì)方法,以實(shí)時(shí)調(diào)整預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣,從而改善濾波增益并有效提高目標(biāo)跟蹤精度。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法比傳統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)目標(biāo)跟蹤的精度有較大提高,同時(shí)穩(wěn)定性更好。 

【文章來(lái)源】：傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2020,33(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)


本文編號(hào)：3148609