自适应SICKF及在目标跟踪中的应用

摘要：

针对容积卡尔曼滤波(CKF)估计精度在系统状态或参数突变时下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)思想,提出了一种自适应SICKF(ASICKF)方法.在SICKF获得高估计精度的同时引入STF条件,根据系统输出残差获得自适应渐消因子,将其引入系统输出协方差均方根阵和互协方差阵中对滤波增益进行实时修正,强迫系统输出残差序列始终正交,从而使SICKF算法具备强跟踪能力.为验证所提ASICKF算法性能,利用数值仿真将其应用于存在突变情况的目标跟踪问题中.仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时仍能保持较高的估计精度,算法稳定性和适应能力较好.

关键词：非线性高斯滤波、嵌入式容积准则、自适应滤波、目标跟踪

所属期刊栏目：40

分类号：TN971;TP13

资助基金：航空科学基金资助项目20141396012

在线出版日期：2018-09-07（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：612-618