卡爾曼濾波算法在強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用.pdf

1、在眾多領(lǐng)域，比如軍事上的戰(zhàn)場監(jiān)視、防空系統(tǒng)，民用上的交通管制、機(jī)器智能、醫(yī)療器械，目標(biāo)跟蹤都是一個基本的或重要的問題。隨著應(yīng)用的推廣，各種新的技術(shù)被應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤中來適應(yīng)更加復(fù)雜的環(huán)境。而目標(biāo)跟蹤中的一個核心部分就是濾波算法，本文重點(diǎn)研究了卡爾曼濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用。本文首先介紹了目標(biāo)跟蹤的基本原理，重點(diǎn)分析了基于卡爾曼濾波的經(jīng)典跟蹤方法，此類跟蹤方法對于線性或者弱機(jī)動性的目標(biāo)有很精確的跟蹤性能，但是在非線性或者強(qiáng)機(jī)動性的目標(biāo)的情況下

2、的跟蹤性能會下降。其次介紹了多目標(biāo)跟蹤的基本原理，隨后重點(diǎn)研究了常用多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法：“最近鄰”算法、概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(PDA)、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(JPDA)以及廣義概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(GPDA)。 本文最后給出了一種改進(jìn)的快速卡爾曼濾波算法，并將快速卡爾曼濾波應(yīng)用到多目標(biāo)跟蹤中。該算法用統(tǒng)計模型(時間序列)來代替狀態(tài)方程，大大減少了算法的復(fù)雜度，在速度估計的時候采用時間序列模型方法進(jìn)行速度估計，通過Matlab仿真，證明在