機動目標跟蹤的一種防發散RBUKF算法

張 園,鐘志通,劉淑波,初俊博

(海軍大連艦艇學院,遼寧 大連 116018)

機動目標跟蹤的一種防發散RBUKF算法

張 園,鐘志通,劉淑波,初俊博

(海軍大連艦艇學院,遼寧 大連 116018)

針對觀測方程為非線性,狀態方程為線性,且噪聲為加性情況下的機動目標跟蹤問題,應用Rao-Blackwellised UKF (RBUKF)算法濾波并對其進行了防發散處理,得到機動目標跟蹤的一種基于防發散RBUKF (AD-RBUKF)算法。對二維機動目標跟蹤的仿真結果顯示,本算法的跟蹤效果明顯優于其它兩種常用的非線性濾波方法——基本的UKF算法和SPPF算法,仿真結果表明該算法是一種跟蹤精度高,且適合工程應用的非線性濾波方法。

機動目標跟蹤;Rao-Blackwellised UKF (RBUKF);防發散

機動目標跟蹤是軍事和民用領域的一個基本問題,可用于導彈的精確定位打擊、衛星監控系統、防衛系統、海岸監視系統、核武器運載系統以及海上或空中交通管制等。

機動目標跟蹤本質上是一個估計問題，在貝葉斯估計的框架內,線性高斯條件下可得到解析解,即基本的卡爾曼濾波方程。但實際系統大多不滿足線性高斯條件,無法得到解析解。

無跡卡爾曼濾波(unscented Kalman filtering,簡稱UKF),又稱無味卡爾曼濾波,是針對貝葉斯估計在非線性高斯條件下無法得到解析解的難題產生的一種次優的非線性系統濾波方法,與通常采用的局部線性化方法(擴展卡爾曼濾波,extended Kalman filtering,簡稱EKF)相比,計算量相當,但UKF不需要計算雅可比矩陣;能處理不可微的非線性函數;能對所有高斯輸入向量的非線性函數進行近似[1],因此在非線性系統濾波問題中得到了廣泛應用。……