双级迭代自适应卡尔曼滤波算法

摘要：

针对高速目标的跟踪定位问题,提出了基于“当前”统计模型的双级迭代自适应卡尔曼滤波算法.首先利用三球交点定位算法对观测值进行处理,得到目标位置初始估计值;采用初始估计值中的速度新息的特征函数和加速度新息的特征函数推导出迭代参数表达式,再使用目标运动特性对迭代参数取值进行限定;最后将迭代参数应用到自适应卡尔曼滤波算法实现滤波.仿真的结果表明,双级迭代自适应卡尔曼滤波的速度估计优于“当前”统计模型的速度估计,并且双级迭代自适应卡尔曼滤波的稳健性更好.

关键词：高速目标跟踪、自适应卡尔曼滤波、“当前”统计模型、两级迭代

所属期刊栏目：22

分类号：TN953

资助基金：国家自然科学基金资助项目61271276

在线出版日期：2017-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：18-24,43