一种最小二乘与自适应Kalman联合滤波算法

摘要：

"当前统计模型"滤波算法中采用上一帧的加速度来预测当前时刻的目标位置,当目标做变加速度运动时,预测值不能反应本帧的加速度变化,目标跟踪精度难以保证.针对这个问题,本文提出了一种最小二乘和Kalman的联合滤波算法,在自适应Kalman滤波前,采用最小二乘算法对当前数据进行拟合,用拟合的位置、速度和加速度作为目标的预测位置送入Kalman滤波器进行滤波处理,克服了"当前统计模型"滤波中存在的问题,提高了跟踪精度.

关键词：最小二乘、自适应Kalman滤波、机动检测、当前统计模型

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：19-22,37