本文關(guān)鍵詞：汽車毫米波雷達目標跟蹤的快速平方根CKF算法

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【摘要】：平方根容積卡爾曼濾波器(Cubature Kalman filter,CKF)算法直接以協(xié)方差陣三角分解因子進行濾波過程的預(yù)測和更新,保證協(xié)方差矩陣非負性,避免了濾波器發(fā)散,但預(yù)測更新都基于采樣點,仍然具有較高的計算負荷。該文提出了一種適用于汽車毫米波雷達目標跟蹤的快速平方根CKF算法,在預(yù)測階段,利用Kalman濾波器方程進行狀態(tài)和協(xié)方差陣預(yù)測,在更新階段,利用預(yù)測值構(gòu)造Sigma點,并以平方根CKF濾波器方程更新目標的狀態(tài)和協(xié)方差陣。仿真實驗表明:該文算法運算效率和濾波精度比平方根CKF、平方根無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman filter,UKF)等算法均有不同程度提高,適用于汽車毫米波雷達嵌入式目標跟蹤軟件。
【作者單位】： 南京理工大學計算機科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 毫米波雷達 目標跟蹤 平方根容積卡爾曼濾波器
【基金】：國家”863”高技術(shù)研究計劃資助項目(2015AA8106043) 國家自然科學基金(61402237,61302156)
【分類號】：U463.6;TN953
【正文快照】： 近年來,以雷達傳感器技術(shù)為基礎(chǔ)的汽車先進駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced driver assistantsystem,ADAS)正成為汽車主動安全領(lǐng)域的研究熱點[1]。準確的環(huán)境感知是ADAS系統(tǒng)的關(guān)鍵問題,其核心是能準確檢測、跟蹤和識別障礙目標。目前,大部分ADAS系統(tǒng)或者無人駕駛系統(tǒng)均采用毫米波雷達或

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本文編號：815378