考虑坐标耦合的三维变结构多模型机动目标跟踪方法

在3维空间机动目标跟踪过程中,目标运动先验未知和坐标耦合误差会引起运动模型-模式失配,而模型-模式失配会引起状态估计有偏。该文根据目标运动速度正交条件修正状态转移矩阵,利用原始-对偶正则约束空间测量到球面可行域,结合自适应转弯率模型和无迹卡尔曼滤波(UKF),进行模型状态滤波并融合状态估计的一致输出,推导3维变结构多模型无迹卡尔曼滤波(VSMMUKF)算法。实验结果表明,相比多模重要性无迹卡尔曼滤波(MIUKF)算法,VSMMUKF计算量相当,能够更准确地拟合3维空间点目标机动运动。相比于交互多模型最大最小粒子滤波(IMM-MPF)算法,VSMMUKF跟踪固定翼无人机(UAV)的滤波精度提升了2.8%~59.9%,整体算法负担减小了1个数量级。