机动目标跟踪中一种改进的自适应卡尔曼滤波算法

摘要：

针对“当前”统计模型中预先设置机动频率和加速度极限值造成对目标跟踪精度不高的问题,提出一种新的参数自适应算法.该算法利用目标前后2个时刻的加速度均值代替“当前”统计模型中只利用前一时刻的加速度值作为当前时刻的加速度均值,推导出了机动频率自适应,再利用加速度方差与加速度变化量之间存在的正比线性关系,推导出了加速度方差自适应,避免了由于参数设置不合理而造成的跟踪误差.理论分析和仿真结果表明,改进算法有效提高了目标跟踪精度,仿真结果验证了改进算法的有效性.

关键词：目标跟踪、“当前”统计模型、机动频率自适应、加速度方差自适应

所属期刊栏目：27

分类号：TN957

资助基金：国家自然科学基金61272043;The National Natural Science Foundation of China61272043

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：31-36