自适应CKF强跟踪滤波器及其应用

摘要：

针对强跟踪滤波器( STF)的理论局限以及基于UT变换的强跟踪滤波器( UTSTF)处理高维非线性系统时滤波精确度下降甚至发散等问题，提出一种基于容积卡尔曼滤波( CKF)算法的强跟踪滤波器( CKFSTF)。 CKFSTF兼具了STF和CKF的优点：鲁棒性强，滤波精度高，数值稳定性好，计算速度快，容易实现且应用范围广。此外，对于目标跟踪系统过程噪声统计特性未知的情况，在CKFSTF的基础上应用Sage-Husa噪声估值器对噪声统计特性进行在线估计，形成自适应CKFSTF。仿真结果验证了新算法的有效性。

关键词：强跟踪滤波器、容积卡尔曼滤波、自适应性、目标跟踪

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金51177137;国家自然科学基金重点项目61134001

在线出版日期：2015-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：111-120