自适应SCKF在机动目标跟踪中的应用  

Adaptive SCKF Method with Applications to Maneuvering Target Tracking

作　　者：王思思[1,2] 齐国清[1] 

机构地区：[1]大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026 [2]广东海洋大学航海学院,广东湛江524088

出　　处：《电光与控制》2013年第8期6-10,共5页Electronics Optics & Control

基　　金：国家高技术发展计划(八六三)(2011AA110201)

摘　　要：目标跟踪系统的数学模型或统计特性的不确定性,往往会导致机动目标跟踪精度降低甚至跟踪发散。在综合平方根求容积卡尔曼滤波算法和改进的Sage-Husa估计器的基础上,提出一种自适应求容积平方根卡尔曼滤波算法。该算法通过实时估计未知系统噪声,抑制由于噪声统计特性未知时变而导致的滤波误差,从而实现机动目标的自适应跟踪。仿真结果表明,在系统噪声未知时变,且与先验系统噪声存在一定差异时,自适应平方根求容积卡尔曼滤波器能有效地改进标准平方根求容积卡尔曼滤波器的跟踪精度和跟踪稳定性。Considering low accuracy even model and uncertain statistical property, （SCKF） based on the standard SCKF and divergence of maneuvering target tracking due to inaccurate tracking we proposed an adaptive Square Root Cubature Kalman Filter modified Sage-Husa estimator. The proposed algorithm can estimate the statistical parameters of unknown system noises online, and restrain the tracking error caused by unknown system noises effectively ;hence it is applied to maneuvering target tracking. The simulation results show that： comparing with SCKF algorithm,the adaptive SCKF can provide better accuracy and stability for maneuvering target tracking when the unknown or time variant system noises is some different from the prior noise knowledge.

关 键 词：机动目标跟踪 自适应 平方根求容积卡尔曼滤波 

分 类 号：V271.4[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TN956[电子电信—信号与信息处理]