基于Unscented卡尔曼滤波的目标跟踪仿真分析

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卡尔曼滤波技术是目标跟踪的理论基础之一.在工程应用中,多采用非线性滤波的方法对目标进行跟踪.介绍了Unscented变换,通过使用Unscented卡尔曼滤波(UKF)对目标跟踪进行仿真实验,Un-scented卡尔曼滤波有效地克服了传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的缺陷,给出了最佳估计的二阶近似,提高了对目标跟踪的精度和稳定性.仿真结果表明,该算法对目标在位置、速度跟踪方面均有良好的效果;针对目标机动,采用多模型滤波算法能够实现目标机动的精确跟踪.
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