针对跟踪复杂机动目标过程中由于目标运动状态发生变化导致的跟踪误差较大的问题,提出一种自适应交互多模型无迹卡尔曼滤波(interacting multiple model unscented Kalman filter,IMM-UKF)算法,使用模型概率后验信息和模型似然函数自适...针对跟踪复杂机动目标过程中由于目标运动状态发生变化导致的跟踪误差较大的问题,提出一种自适应交互多模型无迹卡尔曼滤波(interacting multiple model unscented Kalman filter,IMM-UKF)算法,使用模型概率后验信息和模型似然函数自适应修正马尔可夫转移概率矩阵(transition probability matrix,TPM)。设计模型概率校正方法和模型转移加速方法,两种方法分别作用于模型稳定阶段和模型转移阶段,提高模型概率准确度和模型转移响应速度,减小状态估计误差。最后,通过两种场景下的实验验证所提算法在目标具有复杂运动状态下的性能,并与传统方法进行对比分析,在目标做机动运动时,位置精度和速度精度分别提高了15%和26%,验证了算法的有效性和可行性。展开更多
针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法.首先根据极大后验(Maximum a posterior,MAP)估计原理,...针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法.首先根据极大后验(Maximum a posterior,MAP)估计原理,推导出一种次优无偏MAP常值噪声统计估计器;接着在此基础之上,采用指数加权的方法,给出了时变噪声统计估计器的递推公式;最后对自适应UKF算法进行了性能分析.相比于传统UKF,该自适应UKF算法在噪声统计未知时变情况下不仅滤波依然收敛,滤波精度及稳定性显著提高,而且其具有应对噪声变化的自适应能力.仿真实例验证了其有效性.展开更多
文摘针对跟踪复杂机动目标过程中由于目标运动状态发生变化导致的跟踪误差较大的问题,提出一种自适应交互多模型无迹卡尔曼滤波(interacting multiple model unscented Kalman filter,IMM-UKF)算法,使用模型概率后验信息和模型似然函数自适应修正马尔可夫转移概率矩阵(transition probability matrix,TPM)。设计模型概率校正方法和模型转移加速方法,两种方法分别作用于模型稳定阶段和模型转移阶段,提高模型概率准确度和模型转移响应速度,减小状态估计误差。最后,通过两种场景下的实验验证所提算法在目标具有复杂运动状态下的性能,并与传统方法进行对比分析,在目标做机动运动时,位置精度和速度精度分别提高了15%和26%,验证了算法的有效性和可行性。
文摘针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法.首先根据极大后验(Maximum a posterior,MAP)估计原理,推导出一种次优无偏MAP常值噪声统计估计器;接着在此基础之上,采用指数加权的方法,给出了时变噪声统计估计器的递推公式;最后对自适应UKF算法进行了性能分析.相比于传统UKF,该自适应UKF算法在噪声统计未知时变情况下不仅滤波依然收敛,滤波精度及稳定性显著提高,而且其具有应对噪声变化的自适应能力.仿真实例验证了其有效性.
