为提高车载毫米波雷达多目标跟踪精度，本文在交互多模型无迹卡尔曼滤波（IMM-UKF）和联合概率数据关联（JPDA）融合的算法基础上，针对车辆运动状态突变处UKF鲁棒性差，滤波精度低的问题，提出了一种基于改进强跟踪无迹卡尔曼（ISTUKF）的IMM-JPDA-ISTUKF算法。通过对仿真数据和道路实测数据分别进行跟踪验证，结果表明，该算法在距离跟踪精度和速度跟踪精度方面均得到提高。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
