强跟踪修正SRCKF算法在单站无源跟踪中的应用

摘要：

为提升平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法在单站无源跟踪中对机动目标的跟踪性能,提出一种强跟踪修正SRCKF算法.利用标准卡尔曼滤波对状态变量及误差协方差矩阵平方根进行预测,替代原有的容积点加权和的近似计算方法.使用一次状态估计值构造新的测量方程,并结合标准卡尔曼滤波进行二次滤波估计,从而提高滤波精度.借鉴强跟踪滤波器思想,将时变渐消因子引入状态预测误差协方差阵的平方根中,实时调整增益矩阵,从而使算法具有自适应跟踪目标能力,增强其应对突变机动的鲁棒性.仿真结果表明,与SRCKF算法相比,该算法在常规机动以及突变机动下都具有更高的跟踪精度.

关键词：单站无源跟踪、强跟踪滤波器、平方根容积卡尔曼滤波、状态估计、渐消因子

所属期刊栏目：42

分类号：TN971

资助基金：国家部委基金

在线出版日期：2016-09-22（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：315-321