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基于双观测站的水下机动目标被动跟踪 被引量：6
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作者 赵振轶 李亚安 +1 位作者 陈晓 苏骏 《水下无人系统学报》 北大核心 2018年第1期40-45,共6页
为了对水下机动目标进行航迹跟踪,采用双观测站被动跟踪系统,解决了单观测站利用纯方位角信息进行跟踪时的不可观测问题,建立了目标状态方程和被动观测方程。将扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)与交互式多模型算法(IMM)相结合... 为了对水下机动目标进行航迹跟踪,采用双观测站被动跟踪系统,解决了单观测站利用纯方位角信息进行跟踪时的不可观测问题,建立了目标状态方程和被动观测方程。将扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,应用于被动跟踪系统中。仿真结果表明,2种算法都能适用于水下机动目标被动跟踪。随着测量误差的增大,IMM-UKF算法比IMM-EKF算法表现出了更好的稳定性和更高的跟踪精度。 展开更多
关键词 水下机动目标 双观测站 扩展卡尔曼滤波(EKF) 无迹卡尔曼滤波(UKF) 交互式多模型(IMM)
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状态自适应无迹卡尔曼滤波算法及其在水下机动目标跟踪中的应用 被引量：17
2
作者 马艳 刘小东 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期361-368,共8页
为了满足水下对抗对机动目标实时跟踪和目标航速、航向准确估计的要求,针对观测量为距离和方位的机动目标跟踪,对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)跟踪算法进行了改善。提出根据UKF算法预测值和观测值残差的概率分布自适应调整目标状态噪声方法... 为了满足水下对抗对机动目标实时跟踪和目标航速、航向准确估计的要求,针对观测量为距离和方位的机动目标跟踪,对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)跟踪算法进行了改善。提出根据UKF算法预测值和观测值残差的概率分布自适应调整目标状态噪声方法,使得UKF跟踪算法能够根据目标运动状态及时调整状态方程,在目标机动时减小对预测值的依赖,在目标非机动时增大对预测值的依赖。这种在线实时估计系统噪声状态的跟踪方法更加适用于机动目标的跟踪。数值仿真结果表明:该算法不仅在目标机动时具有良好的跟踪效果,而且在目标非机动时具有准确的估计性能。通过声纳信息综合处理系统验证了状态自适应UKF跟踪算法的性能。 展开更多
关键词 水下机动目标跟踪 无迹卡尔曼滤波 自适应滤波 航速 航向
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