基于卡尔曼自适应滤波算法的机动目标仿真研究

作者:刘洲洲;王禹辉;王国树 刊名:微处理机 上传者:李迪

【摘要】卡尔曼滤波理论在目标跟踪中得到成功的应用,但是在目标各种运动状态下仅利用卡尔曼滤波很难具有良好的跟踪性能。介绍了几种自适应卡尔曼滤波算法,对基于"当前"统计模型的卡尔曼自适应滤波算法在目标跟踪领域进行仿真,验证了卡尔曼自适应滤波算法的可靠性。

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微 处 理 机 MICROPROCESSORS ·微机软件· 基于卡尔曼自适应滤波算法的机动目标仿真研究* 刘洲洲1,王禹辉2 王国树3 ( 1. 西安航空学院,西安 710077; 2. 中国电子科技集团公司第四十七研究所,沈阳 110032 3. 西藏军区 77505 部队,拉萨 850000) 摘 要:卡尔曼滤波理论在目标跟踪中得到成功的应用,但是在目标各种运动状态下仅利用卡尔曼滤波很难具有良好的跟踪性能。介绍了几种自适应卡尔曼滤波算法,对基于“当前”统计模型的卡尔曼自适应滤波算法在目标跟踪领域进行仿真,验证了卡尔曼自适应滤波算法的可靠性。关键词: 目标跟踪; 高速; 高机动; “当前”统计模型; 卡尔曼自适应滤波 DOI 编码:10. 3969/j. issn. 1002 -2279. 2013. 05. 015 中图分类号: TN953 文献标识码: A 文章编号:1002 -2279( 2013) 05 -0050 -03 Study on Maneuvering Target Simulation Based on Kalman Adaptive Filtering Algorithm LIU Zhou - zhou 1,WANG Yu - hui2,WANG Guo - shu3 ( 1. Xi'an Aeronautical University,Xi'an 710077,China;2. The 47th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Shenyang 110032,China;3. The 77505 Army,Tibet Military Area,Lhasa 850000,China) Abstract: Kalman filtering theory has been successfully implicated in target tracking. It is found that only Kalman filter used is difficult to have a good tracking performance in the variety moving state of the target. This paper introduces several adaptive Kalman filter algorithm,makes simulation in target tracking,for Kalman adaptive filtering algorithm based on the current statistical model,and verifies the reliability of the algorithm . Key words: Target tracking; High - speed; High - mobility; Current statistical model; Kalman adaptive filtering 1 引 言 机动目标跟踪系统的最基本问题是滤波问题,即状态估计。状态估计就是根据选定的估计准则和己经获得的测量信息对系统进行估计。其中状态方程确定被估计量的随机状态过程,卡尔曼滤波已被公认为进行目标状态估计的最好方法之一,其他方法均可通过对卡尔曼滤波的简化改进和推广得出。自适应卡尔曼滤波算法分为三类: 检测自适应滤波、实时辨识自适应滤波和

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