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

【摘要】：在目標(biāo)跟蹤中,噪聲的統(tǒng)計(jì)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(yīng)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(chǔ)上采用容積規(guī)則,推導(dǎo)出了一種適用于非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)噪聲統(tǒng)計(jì)估計(jì)器。仿真結(jié)果顯示,相對于標(biāo)準(zhǔn)的平方根容積卡爾曼,所提方法在噪聲統(tǒng)計(jì)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(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201409,61371173) 中國博士后科學(xué)基金(2013M530147) 黑龍江博士后基金(LBH-Z13052) 哈爾濱工程大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(HEUCFX41307)資助課題
【分類號】：TN953

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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3 李t焧，

本文編號：1528118