系统工程与电子技术 ›› 2019, Vol. 41 ›› Issue (6): 1186-1194.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.06.03
张浩为1, 谢军伟1, 葛佳昂1, 宗彬锋2, 路文龙3
ZHANG Haowei1, XIE Junwei1, GE Jiaang1, ZONG Binfeng2, LU Wenlong3
摘要: 对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical, CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(squareroot cubature Kalman filter, SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKFSTF)算法和交互式多模型(interacting multiplemodel, IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMMSCKF算法,实时性有明显改善。