基于H∞滤波的远距离干扰下的目标跟踪算法

提出了一种加权和(WS)-H∞滤波算法实现远距离干扰机(SOJ)环境下的目标跟踪。算法通过使用合适的传感器模型和高斯和(GS)似然函数,充分利用了干扰信息从而提高没有量测时的跟踪精度;同时针对干扰环境下的量测和干扰信息的统计分布不确定的特点,采用WS-H∞滤波算法提高整个跟踪系统的鲁棒性。仿真证明,WS-H∞滤波算法在量测噪声和干扰估计不准确时表现出了良好的鲁棒性,其航迹连续性和跟踪精度都明显优于GS扩展卡尔曼(GS-EKF)滤波算法,而计算复杂度却没有明显提高。