基于雷达/红外测量的期望最大化容积卡尔曼滤波

为解决相应的目标跟踪问题,该文针对二维空间雷达/红外测量系统提出了一种期望最大化容积卡尔曼滤波(EMCKF)。在期望最大化框架下计算出量测噪声自适应因子,修正量测噪声协方差,以解决跟踪过程中时变量测噪声场景造成的量测模型失配的问题。仿真结果表明,与容积卡尔曼滤波(CKF)相比,在时变量测噪声环境下,该文EMCKF可以得到更准确的结果,并且该算法对量测信息丢失具有更好的鲁棒性。