针对观测噪声干扰情况下光电系统的精确跟踪问题,提出了一种优化自适应卡尔曼滤波跟踪方法。该方法首先提出观测野值引起的干扰,同时合成目标的位置信息,并构建了残差序列与模型参量的自适应修正公式,实现目标信息的自适应预测和估计,通过前馈角速度的估计参量实现系统的复合跟踪。仿真和实验结果表明,本文方法在保持系统稳定的情况下能将精度提高40%,实现了噪声干扰情况下光电非线性系统的精确跟踪。
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