基于自适应正交单纯形CKF的鲁棒目标跟踪方法

为减小模型异常对目标跟踪系统性能的影响,提出了一种自适应正交单纯形容积卡尔曼滤波(AOSCKF)算法.将正交单纯形准则引入容积卡尔曼滤波中,提高滤波估计精度和计算稳定性;将强跟踪滤波(STF)中的自适应因子引入正交单纯形容积卡尔曼滤波(OSCKF)算法中,降低系统模型异常对目标跟踪的影响;将所提算法应用到双站纯方位目标跟踪系统中进行仿真实验.结果表明,AOSCKF算法可有效提升算法的鲁棒性和滤波精度.