增广误差模型算法在目标跟踪中的应用

摘要：

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型.不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量.算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力.基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验.实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性.

关键词：增广误差模型、目标跟踪、模型失配、卡尔曼滤波

所属期刊栏目：6

分类号：TP701(遥感技术)

资助基金：国家重点研发计划2016YFB0502004,2017YFC0821102;北京市科技计划项目Z171100000517006

在线出版日期：2019-04-24（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：22-27