非高斯噪声下的滤波方法

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干扰条件下的机动目标跟踪在一些文献中已有讨论,但利用多传感器,尤其是被动传感器进行非高斯观测噪声条件下目标跟踪仍需要研究,本文讨论了被动传感器在随机干扰条件下进行机动目标跟踪的方法,其观测量包含非高斯噪声,也可能包含影响观测值的随机干扰,与基于卡尔曼滤波的常见方法不同,采用动态规划算法进行多假设检验,从而估计目标的状态,仿真试验表明,本文方法能有效地处理非高斯噪声情况下的目标跟踪问题,而基于卡尔曼
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