多传感器顺序统计量不敏概率数据互联算法

摘要：

针对非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种多传感器顺序统计量不敏概率数据互联算法(MSOSUPDA).算法首先根据顺序结构多传感器系统实现方法将研究问题转化为顺序处理多个非线性单传感器多目标跟踪问题,然后结合顺序统计量概率数据互联(OSPDA)的思想将单个传感器的量测点迹与多个舷迹互联,在此基础上采用不敏卡尔曼滤波(UKF)实现非线性条件下目标状态估计与协方差的递推.与MSJPDA/EKF算法相比,算法具有更高的跟踪精度和稳定性,计算量明显减小.仿真结果表明,该算该发散率与耗时分别为MsJPDA/EKF算法的19%与70%,算法综合性能明显好于MSJPDA/EKF算法.

关键词：不敏卡尔曼滤波器、顺序统计量概率数据互联、多传感器、多目标跟踪、非线性

所属期刊栏目：36

分类号：V556(地面设备、试验场、发射场、航天基地)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60572161

在线出版日期：2009-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：16-22