基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法

被引：23

作者：

王向华 ^{[1
]}

覃征 ^{[1
]}

杨新宇 ^{[2
]}

杨慧杰 ^{[2
]}

机构：

[1] 清华大学计算机科学与技术系

[2] 西安交通大学计算机科学与技术系

来源：

系统工程与电子技术 | 2010年 / 32卷 / 02期

关键词：

目标跟踪; 卡尔曼滤波; 观测噪声; 自适应跟踪算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.4 [噪声与干扰];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

在实际的目标跟踪过程中,由于目标远近等各种客观因素的影响,观测噪声是随时变化的。但是在标准卡尔曼滤波中,如果将观测噪声协方差设为恒定值,必然造成跟踪结果不理想。针对这种情况,通过在任意时刻施行两次卡尔曼滤波的结果来自适应地调整观测噪声协方差,使卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差与实际值更加接近,从而提高对目标的跟踪精度。最后Monte Carlo仿真实验证明了本算法的有效性。

引用

页码：232 / 234

页数：3

共 6 条

[1] 非线性“当前”统计模型及自适应跟踪算法 [J].