目標跟蹤系統(tǒng)的觀測野值將大大降低濾波算法對目標狀態(tài)的估計精度.為了解決這個問題,提出了一種基于魯棒容積卡爾曼濾波的自適應(yīng)目標跟蹤算法.借鑒Huber等價權(quán)函數(shù)的思想,構(gòu)造了基于平方根平滑逼近函數(shù)的修正因子以抑制觀測野值的影響,并結(jié)合容積卡爾曼濾波器求解框架推導(dǎo)出該算法.區(qū)別于Huber方法對觀測殘差的每個維度分別進行處理,提出的算法能夠?qū)τ^測殘差進行綜合評判.理論分析證明所提算法具有更好的數(shù)值穩(wěn)定性.仿真實驗表明,所提算法能夠自適應(yīng)地減少異常值的不利影響,與現(xiàn)有算法相比具有更優(yōu)的濾波性能.在仿真實驗中還對幾種濾波算法的計算花費進行了比較,發(fā)現(xiàn)所提算法未大幅增加計算成本. 

【文章來源】：控制理論與應(yīng)用. 2020,37(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3587200