為解決相應(yīng)的目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,該文針對(duì)二維空間雷達(dá)/紅外測(cè)量系統(tǒng)提出了一種期望最大化容積卡爾曼濾波（EMCKF）。在期望最大化框架下計(jì)算出量測(cè)噪聲自適應(yīng)因子,修正量測(cè)噪聲協(xié)方差,以解決跟蹤過(guò)程中時(shí)變量測(cè)噪聲場(chǎng)景造成的量測(cè)模型失配的問(wèn)題。仿真結(jié)果表明,與容積卡爾曼濾波（CKF）相比,在時(shí)變量測(cè)噪聲環(huán)境下,該文EMCKF可以得到更準(zhǔn)確的結(jié)果,并且該算法對(duì)量測(cè)信息丟失具有更好的魯棒性。 

【文章來(lái)源】：南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,44(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

目標(biāo)的真實(shí)軌跡

為了確保EMCKF的快速性,需給出算法合理的迭代參數(shù),圖2為場(chǎng)景2下EMCKF在不同迭代數(shù)時(shí)獲取的位置與速度TRMSE�？梢钥吹皆诘鷶�(shù)目為2時(shí),算法的估計(jì)精度最好,而迭代數(shù)目為3時(shí)算法的估計(jì)精度收斂。為了保證算法的穩(wěn)定性將EMCKF的迭代次數(shù)設(shè)置為3。由于EMCKF本質(zhì)上是一種迭代CKF,因此當(dāng)?shù)螖?shù)大于1時(shí),其計(jì)算復(fù)雜度要大于CKF。CKF與EMCKF在一步狀態(tài)更新過(guò)程中所需的計(jì)算時(shí)間分別為0. 258 ms、0.576 ms,從圖2中的數(shù)據(jù)可以看出EMCKF所需的計(jì)算時(shí)間大于CKF,驗(yàn)證了EMCKF計(jì)算復(fù)雜度要大于CKF。由于其數(shù)值遠(yuǎn)小于采樣時(shí)間,因此不會(huì)對(duì)實(shí)際系統(tǒng)產(chǎn)生影響。表2顯示了3種濾波器獲取的位置和速度TRMSE。圖3顯示了3種濾波器獲取的位置和速度RMSE。

表2顯示了3種濾波器獲取的位置和速度TRMSE。圖3顯示了3種濾波器獲取的位置和速度RMSE。可以看出,在量測(cè)噪聲發(fā)生隨機(jī)時(shí)變、不發(fā)生隨機(jī)時(shí)變且量測(cè)信息不發(fā)生丟失時(shí),CKF和EM-CKF可獲取類(lèi)似的跟蹤精度,而CKF-angel only獲取的跟蹤精度較差。在量測(cè)信息發(fā)生丟失時(shí),CKF-angel only的位置和速度的均方根誤差是發(fā)散的。CKF在時(shí)變量測(cè)噪聲中的跟蹤性能較差,因?yàn)闉V波器在建模過(guò)程中假定量測(cè)噪聲不隨時(shí)間變化,與仿真環(huán)境存在嚴(yán)重沖突。EMCKF在量測(cè)噪聲發(fā)生隨機(jī)時(shí)變時(shí),往往具有最高的跟蹤精度,并且當(dāng)量測(cè)數(shù)據(jù)丟失時(shí),EMCKF受到的影響最小,因此EMCKF的魯棒性也要優(yōu)于其他2種濾波。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征的紅外目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法[J]. 婁康,朱志宇,葛慧林.  南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]機(jī)載脈沖多普勒雷達(dá)在測(cè)量數(shù)據(jù)丟失下的多目標(biāo)跟蹤[J]. 何山,吳盤(pán)龍,惲鵬,鄧宇浩.  中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào). 2017(05)



本文編號(hào)：3242882