本文關鍵詞：基于強跟蹤平方根容積卡爾曼濾波的純方位目標運動分析方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對純方位目標跟蹤系統(tǒng)中模型狀態(tài)簡化、系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計特性未知、目標初始距離信息不準確導致的濾波收斂時間長和濾波精度不高的問題,以自主水下機器人(autonomous underwater vehicle,AUV)跟蹤水下動態(tài)目標為例,提出了一種基于強跟蹤平方根容積卡爾曼濾波器(strong tracking square root cubature kalman filter,STFSRCKF)的純方位目標運動分析算法;該算法在濾波過程中,利用平方根容積卡爾曼濾波器(square root cubature kalman filter,SRCKF)完成預測更新,對于SRCKF中的每個容積點采用強跟蹤濾波器(strong tracking filter,STF)進行更新,設計濾波增益以抑制噪聲對系統(tǒng)狀態(tài)估計的影響,有效提高了濾波的數值穩(wěn)定性,減小了狀態(tài)估計誤差;通過仿真分析,比較了擴展卡爾曼濾波器(extended kalman filter,EKF)、無跡卡爾曼濾波器(unscented kalman filter,UKF)、平方根容積卡爾曼濾波器(square-root cubature kalman filter,SRCKF)、STFSRCKF的算法性能,實驗表明所提算法具有跟蹤速度快,精度高等優(yōu)點。
【作者單位】： 中國科學院沈陽自動化研究所機器人學國家重點實驗室;中國科學院大學;
【關鍵詞】： AUV 純方位目標跟蹤 非線性系統(tǒng) 平方根容積卡爾曼濾波 強跟蹤濾波
【基金】：國家自然科學基金面上項目(61273334) 中國科學院科研裝備研制項目(YZ201441) 中國大洋礦產資源研究開發(fā)協(xié)會前沿課題(DY125-22-QY-24)
【分類號】：TN713
【正文快照】： 2.中國科學院大學,北京100049)0引言純方位目標跟蹤又稱純方位目標運動分析(bearings onlytarget motion analysis,BOTMA),觀測器搭載被動傳感器探測目標的有源輻射,利用測得的隨時間變化的方位角序列來實時估計目標運動參數(航速、航向、位置)[1]。BOTMA系統(tǒng)是一個強非線性系

  本文關鍵詞：基于強跟蹤平方根容積卡爾曼濾波的純方位目標運動分析方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：498205