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题名基于模糊自适应CKF的目标跟踪算法
被引量：3
- 1
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作者
蔡宗平
牛创
张雪影
戴定成
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机构
火箭军工程大学自动化系
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出处
《电光与控制》
北大核心
2016年第10期8-12,共5页
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基金
国家自然科学基金(61203007)
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文摘
针对机动目标跟踪过程中量测噪声统计特性不确定的问题,提出了一种模糊自适应容积卡尔曼滤波(FACKF)算法。通过在线判断实际残差与理论残差的一致程度,利用模糊推理系统实时调整容积卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵权值,从而修正量测噪声协方差阵,使其逐步接近真实噪声值,进而提高目标跟踪算法的自适应能力。使用角测量跟踪模型及主动雷达跟踪模型对算法效果进行仿真验证,实验结果表明,在观测噪声异常的情况下,FACKF算法比传统容积卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波有更高的滤波精度与稳定性。
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关键词
机动目标跟踪
容积卡尔曼滤波
模糊推理系统
自适应滤波
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Keywords
maneuvering target tracking
cubature Kalman filtering
fuzzy inference system
adaptive filtering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种简化的强跟踪容积卡尔曼滤波算法
被引量：3
- 2
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作者
蔡宗平
张雪影
牛创
卫浩
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机构
火箭军工程大学自动化系
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出处
《电光与控制》
北大核心
2017年第1期6-8,32,共4页
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基金
国家自然科学基金(61174207)
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文摘
针对强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法因引入渐消因子而导致计算量增加、实时性变差的问题,提出一种简化的STCKF算法。通过证明STCKF算法的时间更新环节与KF算法的一步预测过程相一致,推导出简化的STCKF算法,并进行了算法复杂度分析。仿真结果表明,简化后的STCKF算法在保证滤波精度不变的情况下,有效提高了算法实时性。
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关键词
目标跟踪
强跟踪
容积卡尔曼滤波
实时性
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Keywords
target tracking
strong tracking
Cubature Kalman Filter （CKF）
real-time performance
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名复合K噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法研究
被引量：2
- 3
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作者
蔡宗平
牛创
张雪影
戴定成
朱斌
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机构
火箭军工程大学自动化系
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出处
《电光与控制》
北大核心
2016年第5期1-5,共5页
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基金
国家自然科学基金(61203007)
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文摘
针对复合K噪声干扰下目标跟踪系统中出现的强非线性非高斯问题,在给出一种复合K噪声统计模型的基础上,提出将容积粒子滤波(CPF)与无迹粒子滤波(UPF)两种算法应用在典型目标跟踪系统中,并对算法的跟踪性能进行了仿真分析。实验结果表明,CPF,UPF两种算法均能有效跟踪复合K噪声下的运动目标;其中,CPF算法表现出更高的跟踪精度和更好的实时性,且具有更低的算法设计复杂度。
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关键词
目标跟踪
容积粒子滤波
无迹粒子滤波
非线性非高斯
复合K噪声
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Keywords
target tracking
Cubature Particle Filter（CPF）
Unscented Particle Filter（UPF）
nonlinear non-Gaussian
compound K noise
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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