系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2009年
6期
1396-1399
,共4页
卡尔曼滤波%机动目标%GM(1,1)%灰色微分方程
卡爾曼濾波%機動目標%GM(1,1)%灰色微分方程
잡이만려파%궤동목표%GM(1,1)%회색미분방정
传统卡尔曼滤波器依赖目标运动状态的数学模型,当目标运动数学模型不精确或不能够用线性状态空间模型描述时,跟踪滤波会发散.针对这一问题,提出了一种基于GM(1,1)(Grey model)模型的跟踪卡尔曼滤波方法.在卡尔曼滤波过程中,迭代所需的预测值不再依赖所建立的目标运动状态方程,而是用前几个时刻的估计值建立灰色微分方程来预测下一时刻的值,其预测精度高,滤波性能提高,特别在目标机动的时间内跟踪滤波效果要好于传统方法.仿真结果表明,是一种可行的机动目标跟踪方法.
傳統卡爾曼濾波器依賴目標運動狀態的數學模型,噹目標運動數學模型不精確或不能夠用線性狀態空間模型描述時,跟蹤濾波會髮散.針對這一問題,提齣瞭一種基于GM(1,1)(Grey model)模型的跟蹤卡爾曼濾波方法.在卡爾曼濾波過程中,迭代所需的預測值不再依賴所建立的目標運動狀態方程,而是用前幾箇時刻的估計值建立灰色微分方程來預測下一時刻的值,其預測精度高,濾波性能提高,特彆在目標機動的時間內跟蹤濾波效果要好于傳統方法.倣真結果錶明,是一種可行的機動目標跟蹤方法.
전통잡이만려파기의뢰목표운동상태적수학모형,당목표운동수학모형불정학혹불능구용선성상태공간모형묘술시,근종려파회발산.침대저일문제,제출료일충기우GM(1,1)(Grey model)모형적근종잡이만려파방법.재잡이만려파과정중,질대소수적예측치불재의뢰소건립적목표운동상태방정,이시용전궤개시각적고계치건립회색미분방정래예측하일시각적치,기예측정도고,려파성능제고,특별재목표궤동적시간내근종려파효과요호우전통방법.방진결과표명,시일충가행적궤동목표근종방법.
