本文關鍵詞： 目標跟蹤 非線性 Sage-Husa算法 自適應 平方根容積卡爾曼　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在目標跟蹤中,噪聲的統(tǒng)計特性未知可能會引起濾波精度下降甚至發(fā)散,針對該問題,提出了一種新的自適應平方根容積卡爾曼濾波算法。所提方法在常規(guī)Sage-Husa算法的基礎上采用容積規(guī)則,推導出了一種適用于非線性系統(tǒng)的自適應噪聲統(tǒng)計估計器。仿真結果顯示,相對于標準的平方根容積卡爾曼,所提方法在噪聲統(tǒng)計特性未知或時變的情況下濾波精度有顯著提高。
[Abstract]:In target tracking, the unknown statistical characteristics of noise may cause the filtering accuracy to decrease or even diverge. A new adaptive square-root volumetric Kalman filter algorithm is proposed. Based on the conventional Sage-Husa algorithm, an adaptive noise statistical estimator for nonlinear systems is derived by using the volume rule. The simulation results show that the proposed method is suitable for nonlinear systems. Compared with the standard square root volume Kalman, the proposed method can significantly improve the filtering accuracy when the statistical characteristics of noise are unknown or time-varying.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金(61201409,61371173) 中國博士后科學基金(2013M530147) 黑龍江博士后基金(LBH-Z13052) 哈爾濱工程大學中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(HEUCFX41307)資助課題
【分類號】：TN953

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1528118