改进的自适应扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法

改进的自适应扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法
杨遵立;张衡;吕伟;余娟;张从胜
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2024(49)3
【摘要】卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。

针对这
些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,
通过目标位置偏差范围来修正预测的位置信息,使用BP神经网络算法来自适应进行扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法预测信息结果的修正;根据噪声影响情况,提出基于实际情况可调的更新因子,用于进行修正后的EKF预测位置信息、测量信息和修正后的BP-EKF预测信息值的权重处理,基于优化模型,自适应选择最
优的位置预测信息。

仿真分析表明,所提出的算法在目标跟踪的滤波精度和稳定度
都得到提升。

【总页数】6页(P19-24)
【作者】杨遵立;张衡;吕伟;余娟;张从胜
【作者单位】空军预警学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN95;TJ01
【相关文献】
1.基于TDOA的自适应扩展卡尔曼滤波跟踪算法研究
2.基于改进型自适应非对称联合对角化双基地MIMO雷达多目标跟踪算法研究
3.改进扩展卡尔曼滤波算法的目标跟踪算法
4.线性校正变分贝叶斯自适应扩展卡尔曼滤波跟踪算法
5.基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法
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