改進的EKF算法在目標(biāo)跟蹤中的運用

過程噪聲和測量噪聲影響Kalman濾波的性能,通常很難得到它們準(zhǔn)確的值.提出觀測噪聲和過程噪聲實時估計的自適應(yīng)算法.該算法可以用在非線性和機動目標(biāo)跟蹤問題中,不必預(yù)先知道準(zhǔn)確的噪聲方差.重新估測觀測噪聲方差矩陣,可以較好地消除由觀測噪聲帶來的誤差;建立一個簡單的線性Kalman濾波器對過程噪聲進行實時估計,這對于機動目標(biāo)來說是必要的,因為原有的過程噪聲將受到加速度影響,不能包含全部的信息.實驗表明,該算法保證EKF穩(wěn)定性,提高了跟蹤性能.模擬實驗300次后,X,Y方向位置均方誤差分別為7.8099,9.6838.

作 者： 唐濤 黃永梅 TANG Tao HUANG Yong-mei   作者單位： 唐濤,TANG Tao(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所,四川,成都,610209;中國科學(xué)院研究生院,北京,100039)

黃永梅,HUANG Yong-mei(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所,四川,成都,610209) 

刊 名： 光電工程  ISTIC PKU 英文刊名： OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING  年，卷(期)： 2005 32(9)  分類號： V556  關(guān)鍵詞： 目標(biāo)跟蹤   雙Kalman濾波   噪聲方差   自適應(yīng)算法  

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