西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2011年
12期
70-74
,共5页
常国宾%许江宁%李安%常路宾
常國賓%許江寧%李安%常路賓
상국빈%허강저%리안%상로빈
送代扩展卡尔曼滤波%迭代无味卡尔曼滤波%统计正交%目标跟踪
送代擴展卡爾曼濾波%迭代無味卡爾曼濾波%統計正交%目標跟蹤
송대확전잡이만려파%질대무미잡이만려파%통계정교%목표근종
针对目标跟踪迭代无味卡尔曼滤波(IUKF)算法中跟踪精度较差的问题,提出一种基于状态扩展技术的改进迭代无味卡尔曼滤波(IIUKF)算法.新算法首先将观测噪声扩展进状态,构造关于扩展状态的零噪声观测方程,然后在观测迭代过程中将最新的扩展状态后验估计代入更新公式,进行观测迭代更新.相比IUKF算法,IIUKF算法不仅形式上更为简洁,而且避免了IUKF算法中先验估计和观测噪声非统计正交的问题,滤波精度更高.数值仿真表明,IIUKF算法的跟踪误差比IUKF算法减小了20％以上.
針對目標跟蹤迭代無味卡爾曼濾波(IUKF)算法中跟蹤精度較差的問題,提齣一種基于狀態擴展技術的改進迭代無味卡爾曼濾波(IIUKF)算法.新算法首先將觀測譟聲擴展進狀態,構造關于擴展狀態的零譟聲觀測方程,然後在觀測迭代過程中將最新的擴展狀態後驗估計代入更新公式,進行觀測迭代更新.相比IUKF算法,IIUKF算法不僅形式上更為簡潔,而且避免瞭IUKF算法中先驗估計和觀測譟聲非統計正交的問題,濾波精度更高.數值倣真錶明,IIUKF算法的跟蹤誤差比IUKF算法減小瞭20％以上.
침대목표근종질대무미잡이만려파(IUKF)산법중근종정도교차적문제,제출일충기우상태확전기술적개진질대무미잡이만려파(IIUKF)산법.신산법수선장관측조성확전진상태,구조관우확전상태적령조성관측방정,연후재관측질대과정중장최신적확전상태후험고계대입경신공식,진행관측질대경신.상비IUKF산법,IIUKF산법불부형식상경위간길,이차피면료IUKF산법중선험고계화관측조성비통계정교적문제,려파정도경고.수치방진표명,IIUKF산법적근종오차비IUKF산법감소료20％이상.
