文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.223084
中文引用格式: 李盈萱,,王中訓(xùn),董云龍. 基于改進(jìn)UKF的轉(zhuǎn)彎機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2022,,48(9):27-31.
英文引用格式: Li Yingxuan,Wang Zhongxun,Dong Yunlong. Research on turning maneuvering target tracking algorithm based on improved UKF[J]. Application of Electronic Technique,,2022,,48(9):27-31.
0 引言
機(jī)動目標(biāo)跟蹤廣泛應(yīng)用于軍用及民用領(lǐng)域,,且一直是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域研究的重點和難點[1],其核心在于建立與目標(biāo)實際運(yùn)動狀態(tài)匹配的系統(tǒng)模型和選擇合適濾波算法[2-3],。
在目標(biāo)的各種運(yùn)動中,,轉(zhuǎn)彎運(yùn)動是一種常見的運(yùn)動形式,對做轉(zhuǎn)彎運(yùn)動的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時,,如果跟蹤模型中設(shè)置的轉(zhuǎn)彎率與實際情況不符,,會產(chǎn)生較大的估計誤差[4],而實際上,,目標(biāo)運(yùn)動的轉(zhuǎn)彎率多數(shù)情況下都是未知的,。因此,人們在固定轉(zhuǎn)彎率的協(xié)同轉(zhuǎn)彎(Coordinated Turning,,CT)模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了各種改進(jìn),,以提高跟蹤轉(zhuǎn)彎運(yùn)動目標(biāo)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。主要有兩種改進(jìn)方法[5],,一是對多個轉(zhuǎn)彎率建立相應(yīng)的跟蹤模型[6],,構(gòu)建交互式多模型,二是通過實時計算實現(xiàn)轉(zhuǎn)彎率自適應(yīng)調(diào)節(jié)[7-10],。
除了要建立合適的系統(tǒng)模型,,濾波算法的選擇也十分重要。自20世紀(jì)60年代卡爾曼濾波理論提出至今,,針對不同問題的各種濾波算法層出不窮,。擴(kuò)展卡爾曼濾波(Expanded Kalman Filter,EKF)算法[11-12]、不敏卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,,UKF)算法[13],、粒子濾波(Particle Filter,PF)算法是幾種常用的非線性濾波算法,。
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作者信息:
李盈萱1,王中訓(xùn)1,,董云龍2
(1.煙臺大學(xué) 物理與電子信息學(xué)院,,山東 煙臺264005;2.海軍航空大學(xué)信息融合研究所,,山東 煙臺264001)