以预测误差协方差为效能的传感器管理方案  

Analysis of Sensor Management Algorithm Based on Predition Error Covariance

作　　者：文成珂[1] 丁方正[2] 王会升[2] 张广远[2] 

机构地区：[1]武汉理工大学机电工程学院,武汉430070 [2]武汉军械士官学校,武汉430075

出　　处：《武汉理工大学学报》2010年第19期163-167,共5页Journal of Wuhan University of Technology

摘　　要：在目标跟踪过程当中,滤波器输出的预测误差协方差反映了目标预测值和真实值之间的差异,通过对目标分配传感器来产生测量,可以有效地减小这种差异。通过对标准Kalman滤波、"当前统计"模型滤波、交互式多模型滤波等多种算法的比较研究,并以预测误差协方差为效能进行了分析。仿真实例研究发现:只有使用机动目标模型假定或者适合机动目标跟踪的自适应滤波算法才能更加合理地分配传感器资源。In the target tracking problems,prediction error covariance can expresses the difference between prediction value and real value of the targets.Through sensor management,the difference can be reduced.This paper analyzes the algorithms including Kalman filter,currently statistical model and interacting multiple model.A conclusion is drawed by simulations that only maneuver target supposition or algorithm adapting maneuver targets can manage the sensor resource more reasonably.

关 键 词：传感器管理 目标跟踪 模型假定 

分 类 号：V447.1[航空宇航科学与技术—飞行器设计]