基于多次卡尔曼滤波的目标自适应跟踪算法与仿真分析

被引：8

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：

系统仿真学报 | 2008年 / 20卷 / 23期

关键词：

目标跟踪; 卡尔曼滤波; 收敛性; 自适应; 仿真分析;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2008.23.042

中图分类号：

TP391.9 [计算机仿真];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

标准的卡尔曼滤波算法由于使用了固定单一的状态噪声模型,因此当目标运动状态经常发生剧烈变化时,跟踪效果不是很理想。为了提高对目标的跟踪精度和跟踪收敛速度,提出了一种新的算法,通过多次步长不同的卡尔曼滤波算法来判断机动目标的运动状态,进而使得系统状态噪声协方差能够随着目标机动情况自适应调整。最后的蒙特卡罗仿真实验验证了此算法的有效性。

引用

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页数：4