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水下目标跟踪的改进非线性滤波快速算法

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为了提升水下目标的跟踪精度,该文研究了测距误差有偏条件下的水下目标跟踪算法,基于水下目标跟踪中常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)算法,改进提出了将偏差系数作为状态变量之一进行联合估计的跟踪算法.结合水下目标跟踪场景的实际特点,进一步推导了这两种算法在线性状态方程条件下的简化形式,分别称为IS-UKF和IS-CKF算法.仿真实验和湖试实验结果表明,与常规无迹卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波算法相比,提出的两种改进算法(IS-UKF和IS-CKF算法)不仅具有同等运算量,而且提高了目标轨迹跟踪精度.
Improved simplified Unscented/Cubature Kalman filter algorithm for underwater target tracking system

石桂欣、鄢社锋、刘宇

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中国科学院声学研究所 北京 100190

中国科学院大学 北京 100049

水下目标跟踪 容积卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波

国家自然科学基金国家自然科学基金

6172510661431020

2020

应用声学
中国科学院声学研究所

应用声学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.128
ISSN:1000-310X
年,卷(期):2020.39(1)
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