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在处理目标跟踪的过程中,为了与实际接近,动态系统的模型选为非线性,而滤波算法采用非线性系统的滤波方法。在介绍了三种非线性滤波算法(EKF、UKF、PF)的原理和实现的同时,说明了各自适用的范围,以便针对不同问题采取比较便捷的算法来有效地实现算法在实际中的应用。EKF适用于线性化过程中系统对高阶项要求较小的情况下,UKF适用在噪声服从高斯分布的情况下,PF则适用与非高斯分布的情况下。此外,通过实例对三种算法分别进行了跟踪仿真实验,表明UKF、PF算法精度要比EKF算法高,UKF、EKF的实时性比PF好,PF的计算量相对较大。 相似文献
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基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能. 相似文献
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针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。 相似文献
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研究了三星测时差无源定位系统对地面机动辐射源定位与跟踪的滤波算法问题.将IMM滤波器应用到三星时差定位系统中,采用三模型组合的IMM滤波算法,首先通过时差测量参数计算出粗略的定位结果,接下来采用IMM滤波算法逐步估计出机动辐射源的速度和加速度,并修正初始的定位结果,提高定位精度.仿真结果表明,基于IMM滤波器的三星时差定位系统具有较快的收敛时间、较高的跟踪精度和适中的计算复杂度,能够对不同强度的机动目标进行定位与跟踪,很好地解决了三星时差定位系统对地面机动辐射源定位跟踪的算法问题. 相似文献