為了提升水下目標(biāo)的跟蹤精度,該文研究了測(cè)距誤差有偏條件下的水下目標(biāo)跟蹤算法,基于水下目標(biāo)跟蹤中常用的無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)和容積卡爾曼濾波(CKF)算法,改進(jìn)提出了將偏差系數(shù)作為狀態(tài)變量之一進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)的跟蹤算法。結(jié)合水下目標(biāo)跟蹤場(chǎng)景的實(shí)際特點(diǎn),進(jìn)一步推導(dǎo)了這兩種算法在線性狀態(tài)方程條件下的簡(jiǎn)化形式,分別稱為IS-UKF和IS-CKF算法。仿真實(shí)驗(yàn)和湖試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與常規(guī)無(wú)跡卡爾曼濾波和容積卡爾曼濾波算法相比,提出的兩種改進(jìn)算法(IS-UKF和IS-CKF算法)不僅具有同等運(yùn)算量,而且提高了目標(biāo)軌跡跟蹤精度。

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【部分圖文】：

圖4目標(biāo)軌跡的估計(jì)結(jié)果對(duì)比(湖上試驗(yàn))

圖3目標(biāo)軌跡(湖上試驗(yàn))圖5?εk變化曲線

圖5?εk變化曲線

圖4目標(biāo)軌跡的估計(jì)結(jié)果對(duì)比(湖上試驗(yàn))5結(jié)論

圖1目標(biāo)軌跡

常規(guī)算法初始狀態(tài)向量為X0=[5,3,5,3,0,0]T，過程噪聲方差為Q=diag[1,1,0.1,0.1,0.01,0.01]，初始協(xié)方差矩陣為P0,0=diag[1,1,0.1,0.1,0.01,0.01]。UKF算法中的參數(shù)為α=1，κ=2，β=0，λ=2，以下同。改進(jìn)算....

圖2目標(biāo)軌跡的估計(jì)結(jié)果對(duì)比

圖2給出了某一次實(shí)驗(yàn)中SCKF和IS-CKF兩種算法估計(jì)的軌跡。由于引入了偏差系數(shù)εk對(duì)濾波結(jié)果進(jìn)行修正，IS-CKF的濾波精度得以提升。SUKF和IS-UKF的軌跡對(duì)比結(jié)果與圖2類似，因此未再給出。表2和表3給出了這幾種算法進(jìn)行500次蒙特-卡洛實(shí)驗(yàn)后的均方根誤差、平均運(yùn)行時(shí)間....

本文編號(hào)：3909362