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改進的EKF算法在目標跟蹤中的運用
過程噪聲和測量噪聲影響Kalman濾波的性能,通常很難得到它們準確的值.提出觀測噪聲和過程噪聲實時估計的自適應算法.該算法可以用在非線性和機動目標跟蹤問題中,不必預先知道準確的噪聲方差.重新估測觀測噪聲方差矩陣,可以較好地消除由觀測噪聲帶來的誤差;建立一個簡單的線性Kalman濾波器對過程噪聲進行實時估計,這對于機動目標來說是必要的,因為原有的過程噪聲將受到加速度影響,不能包含全部的信息.實驗表明,該算法保證EKF穩定性,提高了跟蹤性能.模擬實驗300次后,X,Y方向位置均方誤差分別為7.8099,9.6838.
作 者: 唐濤 黃永梅 TANG Tao HUANG Yong-mei 作者單位: 唐濤,TANG Tao(中國科學院光電技術研究所,四川,成都,610209;中國科學院研究生院,北京,100039)黃永梅,HUANG Yong-mei(中國科學院光電技術研究所,四川,成都,610209)
刊 名: 光電工程 ISTIC PKU 英文刊名: OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING 年,卷(期): 2005 32(9) 分類號: V556 關鍵詞: 目標跟蹤 雙Kalman濾波 噪聲方差 自適應算法【改進的EKF算法在目標跟蹤中的運用】相關文章:
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