【摘 要】
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目标跟踪是一个重要的理论和实践问题。目标跟踪问题实际上就是目标状态的跟踪滤波问题,即根据传感器已获得的目标量测数据对目标状态进行精确的估计。非线性滤波是目标跟踪中一个很重要的方面。在现实世界中,几乎所有的控制系统都是非线性的,线性是对非线性在一定程度和范围内的近似描述。所以研究非线性滤波算法,可靠而精确地跟踪目标是目标跟踪系统设计的主要目的。随着现代科技的发展,对目标跟踪的精度及速度等性能有着越来
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目标跟踪是一个重要的理论和实践问题。目标跟踪问题实际上就是目标状态的跟踪滤波问题,即根据传感器已获得的目标量测数据对目标状态进行精确的估计。非线性滤波是目标跟踪中一个很重要的方面。在现实世界中,几乎所有的控制系统都是非线性的,线性是对非线性在一定程度和范围内的近似描述。所以研究非线性滤波算法,可靠而精确地跟踪目标是目标跟踪系统设计的主要目的。随着现代科技的发展,对目标跟踪的精度及速度等性能有着越来越高的要求。本论文针对此问题就目标跟踪中的非线性滤波算法性能分析进行了深入的研究。首先给出论文研究的背景及意义,简单介绍了目标跟踪和滤波算法的研究现状,然后详细对经典的非线性滤波算法原理及算法流程进行了系统性回顾与总结。在此基础上,给出本论文的研究成果。本论文主要研究成果如下:一、基于卡尔曼滤波算法的估计研究主要研究了卡尔曼滤波算法,对基于S函数的卡尔曼滤波器进行了设计与仿真分析;对基于卡尔曼滤波器的噪声自适应估计进行了研究。并详细阐述了联合Kalman滤波算法,并进行仿真实验,证明联合Kalman滤波算法可以运用到目标状态及控制输入都是未知的系统中,并可以实现较短时间内到达收敛状态。二、改进粒子滤波算法在目标跟踪中的应用分别介绍CPF滤波算法,EPF滤波算法,以及UPF算法的流程,分析对比总结各自优缺点,发现UPF算法在这三种滤波算法中滤波效果最好。然后研究和仿真分析MUPF滤波算法,提出算法ST-MUPF。新算法ST-MUPF算法在MUPF算法中加入渐消因子,改善MUPF算法的更正精度的同时也提高了MUPF算法的有效粒子数。经过仿真分析认为新算法ST-MUPF算法在精度和有效粒子数目的性能方面优于MUPF算法。三、改进的平方根容积卡尔曼滤波算法性能分析对容积卡尔曼滤波算法(CKF)及其改进算法平方根容积卡尔曼滤波算法SCKF算法进行了详细阐述,提出新算法非线性-线性平方根容积卡尔曼滤波算法(NL-SCKF),仿真实验证明,改进算法SCKF和NL-SCKF都比CKF算法具有更高的滤波精度,NLSCKF算法比SCKF算法具有更短的运行时间。
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