一种基于期望最大化去偏转换量测滤波的目标跟踪算法

作者：张连仲; 王宝宝^*; 王超尘

来源：中国惯性技术学报, 2020, 28(06): 829-833.

DOI：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2020.06.020

• 雷达测量系统
• 野值
• 期望最大化
• 去偏转换量测卡尔曼滤波
• 自适应因子

针对雷达测量系统因野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种期望最大化去偏转换量测卡尔曼滤波(EMDCMKF)。先对目标量测去偏转换,将转换后的量测噪声协方差解耦合并适配自适应因子,之后利用期望最大化方法估计自适应因子矩阵,从而对量测噪声协方差进行修正。仿真结果表明,提出的EMDCMKF位置均方根误差相比于EKF和DCMKF分别减少了45.1%和52.5%,速度均方根误差分别减少了52.6%和66.8%,在野值干扰的环境下,所提出的EMDCMKF算法可以得到更高的估计精度。

• 单位
  南京理工大学; 江苏自动化研究所; 自动化学院