变维卡尔曼滤波算法的机动目标跟踪性能研究.pdf

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1、总第291期计算机与数字工程Vo1．42No．12014年第1期Computer&DigitalEngineering57变维卡尔曼滤波算法的机动目标跟踪性能研究张爱民高鹏张峰贞王殷廷(总参谋部通信训练基地宣化075100)摘要卡尔曼滤波在非平稳矢量信号和噪声环境下具有广泛的应用，针对机动目标具有多个运动模型的特点，采用基于卡尔曼滤波的变维算法对机动目标进行跟踪处理，该算法首先建立了机动目标的非机动模型(CV)和机动模型CA)，然后对观测数据进行滤波和误差估计处理，最后通过计算机的蒙特卡洛仿真得到了滤波轨迹

2、和机动目标的位置和速度误差，仿真结果表明变维卡尔曼滤波算法具有很好的目标跟踪性能。关键词卡尔曼滤波；变维算法；目标跟踪；蒙特卡洛仿真中图分类号TN911．4DOI：10．3969／j．issn1672-9722．2014．01．016ManeuveringTargetTrackingPerformanceofVD—KalmanFilterAlgorithmZHANGAiminGAOPengZHANGFengzhenWANGYinting(CommunicationTrainingBaseofPLAGener

3、alStaffHeadquarters，Xuanhua075100)AbstractKalmanFilterhasgreatimportanceinpracticalityundernon-stationaryvectorsignalandnoisecircumstance．Aimingatvarietiesofmotionmodelofmaneuveringtarget，amethodofmaneuveringtargettrackingbasedonVD-KalmanFilteralgorithmisa

4、dopted．Firstly，CVmodelandCAmodelofmaneuveringtargetareconstructed，andthenfilteranderrorestimateisoperatedbyusingobservationaldaturrLFinally，someexperimentresultsaregivenbyMonte-Carlosimulation，in—cludingtrackofmaneuveringtargetafterfiltering．positionerrora

5、ndvelocityerror．ThesimulationresultshowthatVD—Kal—manFilterAlgorithmhasgoodPerformanceoftargettrack．KeyWordsKalmanfilter，VDalgorithm，targettrack，Monte-CarlosimulationClassNumberTN911．4获取目标的位置数据，运用变维卡尔曼滤波算法对1引言此目标位置数据进行滤波处理，建立其航迹，并产生卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计准则来寻目标下一

6、时刻位置数据的预测值。求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与2变维卡尔曼滤波原理噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前2．1卡尔曼滤波算法时刻的估计值。它适合于实时信号处理。目标跟踪1960年，RE．卡尔曼克服了维纳滤波在工程是卡尔曼滤波的重要应用之一，对于非机动目标跟应用上的缺陷，提出了卡尔曼滤波。后来产生了各踪，卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波具有较好的性能，种各样的改进的滤波方法，如扩展卡尔曼滤波、自但对于机动目标跟踪，当目标的运动状态改变较大适应滤

7、波、因式分解滤波、状态和偏差分离滤波等时，会产生较大滤波误差，这时采用基于卡尔曼滤波等。卡尔曼滤波算法在工程界引起了极大的反响的变维算法对机动目标进行跟踪处理具有较好的性并得到了极其广泛的应用，其基本算法概括如下：能。本文模拟跟踪一个机动目标，雷达搜索目标并对目标状态的最佳滤波和最佳预测如下[2]：*收稿日期：2013年7月2日，修回日期：2013年8月16日作者简介：张爱民，男，硕士，讲师，研究方向：军用无线通信与网络通信抗干扰技术。58张爱民等：变维卡尔曼滤波算法的机动目标跟踪性能研究第42卷是否有统计

8、显著性意义_6]。令：首先根据前一次滤波值X(k一1／k一1)计算预k测值：(是)一()，1一r1X(k／k一1)一(，k一1)X(足一1／k一1)(1)(走)===(k／k)[P(忌／志)]一(k／k)根据新的观测值Z(忌)得到新息向量：(志)一Z(走)一HX(k／k一1)(2)其中(志．／k)是加速度分量的估计值，PY(k／k)是其协方差矩阵为：协方差矩阵的对应块，如果(k)