基于平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法的水下纯方位目标跟踪

摘要：

为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法(SR-UKFS)应用到水下纯方位目标跟踪.SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)作为前向滤波算法得到的目标状态估计向后平滑,得到前一时刻目标状态估计,再利用该状态估计值进行再次滤波得到当前时刻目标状态估计.该算法得到的前一时刻的目标状态估计更加精确,从而进一步提高了目标跟踪的精度.最后,通过对SR-UKFS算法和SR-UKF算法的跟踪性能进行了对比分析和验证,仿真结果表明在相同条件下,SR-UKFS算法能减少59％的位置误差和54％的速度误差,SRUKFS算法应用于水下纯方位目标跟踪系统是有效的,为水下纯方位目标跟踪系统的工程实现提供了非常有价值的参考.

关键词：目标跟踪、纯方位、平方根无迹卡尔曼滤波、平滑算法、前向滤波、后向平滑

所属期刊栏目：24

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金61473153,61301217

在线出版日期：2016-07-15（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：180-184