基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法。UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程。顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低。仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法。