汽车毫米波雷达目标跟踪的快速平方根CKF算法

平方根容积卡尔曼滤波器(Cubature Kalman filter,CKF)算法直接以协方差阵三角分解因子进行滤波过程的预测和更新,保证协方差矩阵非负性,避免了滤波器发散,但预测更新都基于采样点,仍然具有较高的计算负荷。该文提出了一种适用于汽车毫米波雷达目标跟踪的快速平方根CKF算法,在预测阶段,利用Kalman滤波器方程进行状态和协方差阵预测,在更新阶段,利用预测值构造Sigma点,并以平方根CKF滤波器方程更新目标的状态和协方差阵。仿真实验表明:该文算法运算效率和滤波精度比平方根CKF、平方根无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)等算法均有不同程度提高,适用于汽车毫米波雷达嵌入式目标跟踪软件。

机动目标跟踪支持向量回归学习新方法

针对强机动性车辆目标的运动建模、控制输入建模和噪声建模的不精确导致的汽车雷达目标跟踪滤波精度低的问题,该文提出了基于支持向量回归(SVR)的机动目标跟踪滤波新方法。在常加速度(CA)模型的基础上,对理论新息协方差与实际新息协方差残差的Frobenius范数在线学习,获得过程噪声协方差的自适应调节因子,实时调整运动模型。对汽车雷达目标跟踪系统的仿真实验表明,该文算法降低了汽车雷达目标跟踪滤波对车辆运动模型和噪声模型的依赖程度,在强机动目标跟踪滤波性能上优于CA模型,比Singer模型具有更强的机动适应性和更高的精度。