為了減少車載毫米波雷達數(shù)據(jù)中的噪聲影響,本文采用了改進的交互式卡爾曼濾波算法對采集數(shù)據(jù)進行了處理,得到了目標運動狀態(tài)的最優(yōu)值。依據(jù)目標車輛的運行軌跡構建了運動狀態(tài)方程,確定了不同狀態(tài)下的狀態(tài)矩陣和觀測矩陣,同時設計了交互式多模型濾波器,借助于dSPACE場景仿真軟件建立了虛擬交通場景,利用硬件在環(huán)技術實現(xiàn)了運動目標的數(shù)據(jù)采集,分析計算了雷達數(shù)據(jù)噪聲,在濾波過程中,利用遺傳算法對過程噪聲和量測噪聲進行在線優(yōu)化,得到噪聲的最優(yōu)組合。通過激光雷達對目標的探測結果對算法的濾波性能進行了驗證,濾波算法求得的數(shù)據(jù)平均誤差小于0.1 m,對數(shù)據(jù)的噪聲起到一定的抑制作用,提高了對目標車輛的定位與追蹤能力。 

【文章來源】：機械科學與技術. 2020年08期 北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁


本文編號：2920704