基于最大相关熵的雷达扩展卡尔曼滤波算法研究

作者：王恒; 李春霞; 刘守训

来源：中国传媒大学学报(自然科学版), 2020, 27(03): 55-59.

DOI：10.16196/j.cnki.issn.1673-4793.2020.03.010

• 雷达目标跟踪
• 最大相关熵
• 非高斯噪声
• 扩展卡尔曼滤波(EKF)

雷达系统中跟踪滤波器的设计通常依赖于线性高斯系统。一旦系统为非线性且受到非高斯噪声干扰时,雷达跟踪性能便出现严重恶化。为了提高目标在非线性非高斯环境下跟踪的精度,将最大相关熵扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法应用到雷达跟踪系统中。该算法使用最大相关熵(MCC)而非传统的最小均方误差(MMSE)作为优化准则,具有较强的定位精度以及鲁棒性。最后通过仿真实验与传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了性能比较,结果表明:最大相关熵扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法精度高于(EKF)算法。

• 单位
  中国传媒大学; 中国电子科技集团公司信息科学研究院