多状态矢量Kalman滤波算法  

Multi-state vector Kalman filter

作　　者：鄢丹青[1,2] 罗懋康[1,2] 

机构地区：[1]四川大学数学学院,成都610064 [2]信息综合控制国家重点实验室,成都610036

出　　处：《四川大学学报（自然科学版）》2012年第3期517-520,共4页Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)

基　　金：信息综合控制国家重点实验室基金(HG2011001)

摘　　要：提高跟踪精度是雷达发展的重要方向之一.本文建立的雷达跟踪模型,将不同时刻的状态变量联合进行处理,通过改变状态转移矩阵,给出了一种使用多状态矢量的Kalman滤波以提高雷达跟踪精度的新手段.仿真结果表明,相比传统的EKF算法,多状态矢量Kalman滤波能得到更加稳定、准确的滤波结果.In radar system, improve the accuracy of tracking is an important direction. This paper establishs a radar tracking model, joints the state vectors of different time together, changes the state transfer matrix, gives a new algorithm named multistate vector Kalman filter. This new algorithm can effectively improve the accuracy of tracking. It is proved by simulation： multistate vector Kalman filter is superior in filtering precision and steady than EKF.

关 键 词：KALMAN滤波 多状态矢量 EKF 

分 类 号：O231.3[理学—运筹学与控制论]