非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法

作者：孟东; 缪玲娟^*; 邵海俊; 沈军

来源：北京理工大学学报, 2018, 38(10): 1079-1084.

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2018.10.015

• 高斯混合模型
• 容积卡尔曼滤波算法
• 参数自适应方法
• 初值优化

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度.仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度.

• 单位
  北京理工大学; 自动化学院