基于UKF的机动目标跟踪处理方法

提出了基于UKF的机动目标跟踪处理方法,能有效抑制动力学模型非线性和观测模型非线性带来的模型误差。和传统EKF滤波方法相比,该方法不仅避免了截断误差造成的滤波发散,而且避免了求解雅克比矩阵,简化计算流程,可以模块化处理,非常适合工程实现。仿真实验表明,当目标呈现明显非线性特征并且大机动运动时,该方法可以有效确定目标轨迹,实现高精度目标跟踪。

带常值偏差的机动目标跟踪数据处理方法

机动目标跟踪中的系统误差是影响跟踪精度的关键因素之一。为了抑制系统误差带来的影响,本文提出了基于UKF的常值偏差估计的机动目标跟踪处理方法,通过对状态变量的扩维处理,不仅能有效抑制动力学模型非线性和观测模型非线性带来的模型误差,还能对观测模型中产生的系统误差进行估计,从而提高机动目标跟踪精度。仿真实验表明,在测距和测速跟踪模式下,测距系统误差能有效估计出来,常值偏差不会对跟踪精度产生影响。