快速强跟踪UKF算法及其在机动目标跟踪中的应用

当系统模型不能正确描述真实系统时,强跟踪无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)能很好地弥补传统UKF鲁棒性差的不足,保证滤波精度,但需要额外使用无迹变换,极大地增加计算量。针对这一问题,利用Taylor展开分析渐消因子在UKF中的机理,建立渐消因子近似引入方法,提出快速强跟踪UKF。基于统计浮点运算次数的方法定性分析计算量,表明快速强跟踪UKF计算量与传统UKF相近。根据滤波收敛性判据,讨论了强跟踪UKF的收敛性。仿真实例证明,快速强跟踪UKF滤波精度与强跟踪UKF相差无几,计算量大幅降低。