基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器 被引量：3

1

作者 李中志 赵梦 +2 位作者 于雪莲 周云 汪学刚 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第2期52-57,共6页

针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采... 针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采用协方差矩阵的平方根代替协方差矩阵本身,以保证数值计算的稳定性;另一方面,基于强跟踪滤波的思想,在递推过程中引入时变渐消因子,实时调节增益矩阵,以增强目标运动发生突变时的跟踪能力。仿真结果表明,STF-SRUKF算法对于突发机动的目标运动模型具有良好的跟踪效果,而且具有较好的稳定性。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 不敏卡尔曼滤波器 平方根滤波 强跟踪

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模糊自适应强跟踪卡尔曼滤波器研究 被引量：6

2

作者 王春柏 赵保军 何佩琨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1367-1369,1372,共4页

针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与... 针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与标准差,并根据模糊规则动态调整弱化因子,从而对强跟踪滤波器中多重次优渐消因子进行自适应调整,进一步提高滤波器的估计性能。仿真结果表明,该改进滤波器跟踪机动目标的精度高于常规卡尔曼滤波器和强跟踪卡尔曼滤波器。 展开更多

关键词 模糊逻辑自适应控制器 强跟踪滤波器 卡尔曼滤波器

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基于逻辑切换的改进强跟踪卡尔曼滤波器 被引量：7

3

作者 柯晶 钱积新 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期925-927,共3页

针对线性随机系统提出了一种改进强跟踪卡尔曼滤波器 (MSTKF) .通过改变强跟踪滤波器的多重时变渐消因子 ,MSTKF在卡尔曼滤波和强跟踪滤波两种工作状态之间切换 .当卡尔曼滤波不能有效跟踪突变状态时 ,MSTKF切换为可变弱化因子的强跟踪... 针对线性随机系统提出了一种改进强跟踪卡尔曼滤波器 (MSTKF) .通过改变强跟踪滤波器的多重时变渐消因子 ,MSTKF在卡尔曼滤波和强跟踪滤波两种工作状态之间切换 .当卡尔曼滤波不能有效跟踪突变状态时 ,MSTKF切换为可变弱化因子的强跟踪滤波 .数值仿真实例显示了本方法的有效性 . 展开更多

关键词 逻辑切换 卡尔曼滤波器 随机系统 强跟踪滤波器 状态估计 MSTKF 数值仿真

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基于迭代中心差分卡尔曼滤波的说话人跟踪方法 被引量：10

4

作者 侯代文 殷福亮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1684-1689,共6页

利用状态空间方法对说话人进行语音跟踪时,观测方程的非线性会影响说话人位置的估计精度。该文将迭代滤波理论与中心差分卡尔曼滤波技术相结合,提出迭代的中心差分卡尔曼滤波方法,并应用于说话人跟踪系统。仿真实验结果表明,该文所提出... 利用状态空间方法对说话人进行语音跟踪时,观测方程的非线性会影响说话人位置的估计精度。该文将迭代滤波理论与中心差分卡尔曼滤波技术相结合,提出迭代的中心差分卡尔曼滤波方法,并应用于说话人跟踪系统。仿真实验结果表明,该文所提出的方法减少了系统线性化误差,增强了滤波算法的鲁棒性,提高了说话人跟踪精度。 展开更多

关键词 说话人跟踪 中心差分 卡尔曼滤波 麦克风阵列 Levenberg-Marquardt方法

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基于中心差分卡尔曼滤波器的快速SLAM算法 被引量：2

5

作者 田翔 张亮 陈耀武 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1454-1461,共8页

针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整... 针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整的SLAM方法.此方法对预测方程和测量方程使用Stirling多项式插值方法可以近似到二级甚至是更高级的泰勒展开.使用路标统计信息动态计算各个路标对于当前时刻状态向量的权重,利用此权重进行状态向量和状态向量协方差动态调整.实验表明无论是在稀疏路标环境下还是在密集路标环境下此方法在内存占用、SLAM速度以及对机器人定位的一致性上都优于FASTSLAM. 展开更多

关键词 同步定位与地图重建 Stirling多项式插值 中心差分卡尔曼滤波器 一致性 统计信息

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基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器的动态相量估计算法 被引量：18

6

作者 刘洁波 黄纯 +2 位作者 江亚群 汤涛 谢兴 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期433-441,共9页

同步相量估计算法是同步相量测量技术的核心,在电力系统动态条件下如何提高算法的测量精度和改善算法的动态性能至关重要。提出基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器(STKF)的动态相量估计算法。首先在考虑谐波和噪声影响以及电气信号幅值、相位... 同步相量估计算法是同步相量测量技术的核心,在电力系统动态条件下如何提高算法的测量精度和改善算法的动态性能至关重要。提出基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器(STKF)的动态相量估计算法。首先在考虑谐波和噪声影响以及电气信号幅值、相位时变特性的基础上,基于动态相量的泰勒级数展开项建立动态电气信号的状态空间模型;然后考虑到基于泰勒-卡尔曼滤波器(TKF)的相量估计算法在递推估计各状态变量时无法快速跟踪系统参数突变的缺陷,引入强跟踪滤波器的思想,根据理论残差和实际残差的失配程度及时自适应性地调整估计协方差矩阵,增强了算法对时变电气信号的跟踪能力。分析含噪声的数值信号及Matlab/Simulink的仿真故障电压信号,结果表明,STKF算法比泰勒-卡尔曼滤波器(TKF)算法具有更好的动态响应性能和更高的测量精度,且稳定性更好。 展开更多

关键词 相量测量 卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器 动态性能

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适用处理非高斯观测噪声的强跟踪卡尔曼滤波器 被引量：12

7

作者 吕东辉 王炯琦 +2 位作者 熊凯 侯博文 何章鸣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1997-2004,共8页

在高斯噪声条件下,卡尔曼滤波器(KF)能够获得系统状态的一致最小方差线性无偏估计.但当噪声非高斯,KF性能将严重下降.观测噪声非高斯现象在深空探测自主导航中经常遇到,然而现有模型可能存在着精度不高、稳定性不强或者计算复杂度较高... 在高斯噪声条件下,卡尔曼滤波器(KF)能够获得系统状态的一致最小方差线性无偏估计.但当噪声非高斯,KF性能将严重下降.观测噪声非高斯现象在深空探测自主导航中经常遇到,然而现有模型可能存在着精度不高、稳定性不强或者计算复杂度较高的缺点.针对这种现状,本文在传统强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)中新息正交原则的基础上,推导了适用处理非高斯观测噪声的强跟踪卡尔曼滤波器(STKFNO),并将其嵌入到无迹卡尔曼滤波(UKF)框架下形成适用处理非线性系统非高斯观测噪声的强跟踪无迹卡尔曼滤波器(STUKFNO).所提出的算法被应用到深空光学自主导航系统中,仿真结果表明所提出的算法能够较好地应对观测噪声的非高斯性. 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器 非高斯观测噪声 滤波性能

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自适应强跟踪Sage-Husa卡尔曼滤波器载波环设计 被引量：7

8

作者 王福军 丁小燕 +1 位作者 王前 白英广 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第10期12-16,共5页

针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,... 针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,使算法具有应对场景变化等不确定情况的能力,增强算法的鲁棒性;通过改进Sage-Husa自适应算法对噪声方差阵进行实时在线估计,使算法具有应对噪声变化的自适应能力,保证较好的跟踪精度。仿真结果表明,所提出的滤波算法能够有效提高载波环路的跟踪精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 Sage-Husa自适应滤波 强跟踪滤波 载波跟踪环路

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改进的中心差分卡尔曼滤波水下被动目标跟踪 被引量：3

9

作者 郑艺 王明洲 胡友峰 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第1期154-160,共7页

中心差分卡尔曼滤波是目标跟踪领域中常用的非线性滤波方法之一,但在单站的纯方位目标跟踪中,有时受观测站的运动轨迹、观测噪声等影响,中心差分卡尔曼滤波会出现滤波不稳定甚至发散的情况。针对这一问题,本文提出一种基于奇异值分解平... 中心差分卡尔曼滤波是目标跟踪领域中常用的非线性滤波方法之一,但在单站的纯方位目标跟踪中,有时受观测站的运动轨迹、观测噪声等影响,中心差分卡尔曼滤波会出现滤波不稳定甚至发散的情况。针对这一问题,本文提出一种基于奇异值分解平方根的中心差分卡尔曼滤波改进方法。通过采用QR分解和奇异值分解2种不同的方式计算协方差的平方根,代替协方差矩阵参与运算,增强算法的稳定性。通过3种不同情形下的仿真结果均表明,所提方法与常规的中心差分卡尔曼滤波和经典的平方根无迹卡尔曼滤波方法相比,具有最低的均方根误差。 展开更多

关键词 中心差分卡尔曼滤波 奇异值分解 目标跟踪 非线性滤波

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强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量：24

10

作者 徐树生 林孝工 李新飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2394-2400,共7页

针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF.基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代... 针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF.基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代替扩展卡尔曼滤波构建强跟踪自适应SRCKF.该算法兼具STF与自适应SRCKF的优点,在系统同时存在模型不确定性及不良测量时具有良好的滤波性能.仿真验证了所建算法的有效性. 展开更多

关键词 强跟踪滤波器 平方根容积卡尔曼滤波 自适应滤波 鲁棒性

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GPS动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究 被引量：4

11

作者 房建成 万德钧 吴秋平 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1997年第2期60-66,共7页

提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，应用于ＧＰＳ动态定位滤波中获得明显效果．首先采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一种新的ＧＰＳ动态定位扩展卡尔曼滤波模型及其自适应算法．然后，为了进一步提高滤波器的动态性... 提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，应用于ＧＰＳ动态定位滤波中获得明显效果．首先采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一种新的ＧＰＳ动态定位扩展卡尔曼滤波模型及其自适应算法．然后，为了进一步提高滤波器的动态性能，改进了周东华等提出的强跟踪滤波器，大大提高了ＧＰＳ动态定位扩展卡尔曼滤波器的跟踪能力． 展开更多

关键词 GPS 动态定位 卡尔曼滤波 强跟踪滤波器 导航

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基于强跟踪容积卡尔曼滤波的单站无源跟踪算法 被引量：6

12

作者 霍光 李冬海 李晶 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第11期52-57,75,共7页

系统模型和滤波算法是机动目标单站无源定位跟踪要解决的核心问题。文中采用截断正态概率模型和一种新型的滤波算法--容积卡尔曼滤波,对机动目标进行单站无源定位跟踪。针对目标突发机动的情况,借鉴强跟踪滤波器的思想,在滤波过程中引... 系统模型和滤波算法是机动目标单站无源定位跟踪要解决的核心问题。文中采用截断正态概率模型和一种新型的滤波算法--容积卡尔曼滤波,对机动目标进行单站无源定位跟踪。针对目标突发机动的情况,借鉴强跟踪滤波器的思想,在滤波过程中引入时变渐消因子,提出了一种强跟踪容积卡尔曼滤波算法(Strong Tracking Cubature Kalman Filter,STCKF)。该算法利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,实现简单,估计精度高,并通过渐消因子自适应在线调节增益矩阵,增强了系统对突发机动的跟踪能力。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,STCKF算法在对一般机动目标进行跟踪时,性能与CKF算法相当,并优于传统的EKF算法。当目标突变大机动时,STCKF算法的滤波性能要高于EKF以及CKF算法。 展开更多

关键词 机动目标 单站无源定位跟踪 截断正态概率模型 强跟踪滤波器 容积卡尔曼滤波

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改进的强跟踪容积卡尔曼滤波的机动目标跟踪 被引量：3

13

作者 张恒 高敏 徐超 《现代防御技术》 北大核心 2015年第6期142-147,152,共7页

机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,... 机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。 展开更多

关键词 机动目标 当前统计模型 容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波器

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基于强跟踪滤波器的多目标跟踪方法 被引量：23

14

作者 徐毓 金以慧 杨瑞娟 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2002年第3期17-20,共4页

在诸多的多目标跟踪算法中 ,相互作用多模型 (IMM )算法是目前公认的最为有效的算法。但到目前为止 ,IMM估计方法都是建立在卡尔曼滤波器 (KF)和扩展卡尔曼滤波器 (EKF)基础上 ,因而其性能不仅依赖于所采用的模型集 ,而且在更大程度上... 在诸多的多目标跟踪算法中 ,相互作用多模型 (IMM )算法是目前公认的最为有效的算法。但到目前为止 ,IMM估计方法都是建立在卡尔曼滤波器 (KF)和扩展卡尔曼滤波器 (EKF)基础上 ,因而其性能不仅依赖于所采用的模型集 ,而且在更大程度上依赖于所采用的滤波技术。强跟踪滤波器 (STF)克服了卡尔曼和扩展卡尔曼的三大缺陷 ,因而设计一种基于STF的IMM目标跟踪算法显然能提高其性能。仿真实验表明 。 展开更多

关键词 多模型目标跟踪 卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器 相互作用多模型 雷达

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自适应CKF强跟踪滤波器及其应用 被引量：11

15

作者 丁家琳 肖建 赵涛 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期111-120,共10页

针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限以及基于UT变换的强跟踪滤波器(UTSTF)处理高维非线性系统时滤波精确度下降甚至发散等问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)算法的强跟踪滤波器(CKFSTF)。CKFSTF兼具了STF和CKF的优点:鲁棒性强,滤波精... 针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限以及基于UT变换的强跟踪滤波器(UTSTF)处理高维非线性系统时滤波精确度下降甚至发散等问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)算法的强跟踪滤波器(CKFSTF)。CKFSTF兼具了STF和CKF的优点:鲁棒性强,滤波精度高,数值稳定性好,计算速度快,容易实现且应用范围广。此外,对于目标跟踪系统过程噪声统计特性未知的情况,在CKFSTF的基础上应用Sage-Husa噪声估值器对噪声统计特性进行在线估计,形成自适应CKFSTF。仿真结果验证了新算法的有效性。 展开更多

关键词 强跟踪滤波器 容积卡尔曼滤波 自适应性 目标跟踪

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强跟踪滤波器在高动态GPS信号跟踪中的应用 被引量：9

16

作者 王熙赢 陈熙源 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期946-951,共6页

为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位... 为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位误差、载波相位误差、多普勒频率误差以及多普勒频率变化率误差进行估计,并将估计结果反馈给跟踪环路的数控振荡器,从而产生准确的本地载波和本地码.仿真结果表明,在GPS信号载噪比为45 dBHz时,线性强跟踪卡尔曼滤波器跟踪环路在多普勒频率变化率为5.0 kHz/s时仍能可靠跟踪,而传统的基于PLL/DLL和环路滤波器的跟踪环路在1.8 kHz/s时已经失锁. 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 强跟踪卡尔曼滤波器 GPS 跟踪 高动态

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基于自适应强跟踪滤波器的汽车行驶状态软测量 被引量：6

17

作者 周聪 肖建 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期96-101,共6页

针对汽车底盘控制系统中一些关键汽车行驶状态难以准确直接测量以及测量成本较高的问题,在自适应卡尔曼滤波算法和强跟踪滤波算法的基础上,提出基于自适应强跟踪滤波器的汽车行驶状态估计方法。结合纵向、侧向和横摆3自由度非线性汽车模... 针对汽车底盘控制系统中一些关键汽车行驶状态难以准确直接测量以及测量成本较高的问题,在自适应卡尔曼滤波算法和强跟踪滤波算法的基础上,提出基于自适应强跟踪滤波器的汽车行驶状态估计方法。结合纵向、侧向和横摆3自由度非线性汽车模型,将其应用于汽车行驶状态的软测量之中,并与扩展卡尔曼滤波算法进行比较分析。通过Carsim和Matlab/SIMULINK联合仿真的双移线试验的结果表明,在非线性区域内,自适应强跟踪滤波器能快速、准确跟踪汽车状态。该算法在估计精确度、跟踪速度、抑制噪声等方面均优于扩展卡尔曼滤波算法,满足汽车状态估计器的软件性能要求。 展开更多

关键词 汽车动力学 状态估计 软测量 卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器

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强跟踪Unscented滤波器及其在无源跟踪中的应用 被引量：2

18

作者 李劲 《电讯技术》 2005年第1期160-164,共5页

本文研究用递推算法实现只测量到达角和多普勒频移的无源双基地雷达的目标运动分析。基于Unscented卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,提出了一种新的强跟踪Unscented滤波器算法。新算法在无源双基地雷达目标跟踪的仿真实验中显示了高精度鲁... 本文研究用递推算法实现只测量到达角和多普勒频移的无源双基地雷达的目标运动分析。基于Unscented卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,提出了一种新的强跟踪Unscented滤波器算法。新算法在无源双基地雷达目标跟踪的仿真实验中显示了高精度鲁棒滤波的性能。 展开更多

关键词 无源双基地雷达 强跟踪滤波器 Unscented变换 Unscented卡尔曼滤波器 目标运动分析

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基于交互多模型强跟踪滤波器的故障检诊方法

19

作者 张君昌 侯义斌 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期20-22,共3页

基于正交性原理和强跟踪滤波器的概念 ,引入了最佳渐消因子 ,提出了基于交互式强跟踪滤波器的故障检诊新方法 ,这种方法比其它方法能够更快。

关键词 强跟踪滤波器 正交性原理 交互多模型 故障检诊 卡尔曼滤波器

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自适应卡尔曼滤波方法在光电跟踪系统中的应用 被引量：8

20

作者 吴旭 孙春霞 沈玉玲 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期157-160,共4页

在光电跟踪系统中,图像采集装置相对控制系统传感器滞后,会使脱靶量出现误差,将导致控制系统的跟踪精度降低。为了提高跟踪精度,提出了一种用于补偿跟踪脱靶量数据的自适应卡尔曼滤波方法。首先,通过CSM模型计算当前时间的状态预测矩阵... 在光电跟踪系统中,图像采集装置相对控制系统传感器滞后,会使脱靶量出现误差,将导致控制系统的跟踪精度降低。为了提高跟踪精度,提出了一种用于补偿跟踪脱靶量数据的自适应卡尔曼滤波方法。首先,通过CSM模型计算当前时间的状态预测矩阵和预测误差方差矩阵;再根据强跟踪滤波器,利用残差序列计算调节因子;然后,利用调节因子校正预测误差方差矩阵和机动频率;最后,使用校正后的参数更新预测的输出信息。仿真与实验结果表明:在高机动情况下,采用自适应卡尔曼滤波算法,跟踪误差的均方根误差RMS约为传统算法的0.21倍,最大跟踪误差和均方根误差都有显著减小。 展开更多

关键词 光电跟踪系统 自适应卡尔曼滤波器 脱靶量 强跟踪滤波 调节因子 残差序列

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