采用平方根高斯核积分滤波的目标跟踪算法

为进一步提高目标跟踪精度,提出了一种新的平方根高斯核积分滤波算法(SGKQF)。选取比例因子重构高斯-厄米特积分点,利用高斯核构造的线性方程组计算相应权重,从而建立单变量高斯核积分规则;采用张量积方法将其扩展到多变量积分规则,以实现对多维积分的数值近似;将其引入非线性高斯递推滤波框架中,为增强算法的稳定性,在滤波过程中使用协方差的平方根形式,得到SGKQF算法。将所提算法应用于纯方位目标跟踪系统中,仿真结果表明,在选取合适高斯核带宽的条件下,相对于传统GHQF算法,SGKQF对目标位置和速度估计的精度分别提高了8.7%和11.8%,可获得更高的滤波估计精度。