10.3969/j.issn.1000-386x.2017.03.025
加性噪声下增广容积卡尔曼滤波及其目标跟踪应用
传统容积卡尔曼滤波(CKF)有良好的滤波精度和较低的计算复杂度,使其广泛被应用于目标跟踪系统.但在高维非线性和波动性大的目标跟踪系统中,3阶和高阶CKF分别存在滤波精度不足和稳定性低的问题.为提高CKF的滤波精度并保证稳定性,讨论和给出加性噪声下的增广容积卡尔曼滤波(ACKF).在仿真中,将CKF、UKF和ACKF应用于5维高非线性目标跟踪,并分析比较三者的目标跟踪性能.研究结果表明,在高维非线性目标跟踪系统中,3阶ACKF可以获得更好目标跟踪精度和稳定性,以及可接受的计算复杂度.
目标跟踪、增广容积卡尔曼滤波、非线性滤波、加性噪声
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61202131;中国科学院"西部之光"项目以及青年创新促进会项目2015315
2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
136-141
