EKF与UKF的目标跟踪算法应用与对比

作者：唐哲; 王庭军; 陈志豪

来源：无线互联科技, 2018, 15(08): 95-99.

• 目标跟踪
• 非线性滤波
• 扩展卡尔曼滤波
• 无迹卡尔曼滤波

目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一,在精确制导、人机交互、机器人导航等诸多领域广泛应用。在高斯噪声环境下,扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将非线性函数展开成Taylor级数,一阶EKF算法简单,计算量小,适用于弱非线性系统;二阶EKF精度高于一阶EKF,需要计算二阶雅克比矩阵,计算量大。文章研究了EKF与UKF的目标跟踪算法应用与对比。无迹卡尔曼滤波(UKF)用一系列确定的样本来逼近状态的后验概率密度,没有忽略高阶项,适用于所有非线性系统。文章对目标跟踪模型进行了仿真,结果表明,UKF滤波精度明显高于EKF滤波,二阶EKF滤波精度较一阶EK F有所提高。

• 单位
  中国航天科技集团公司