一种改进的扩展卡尔曼滤波OA北大核心CSTPCD
An improved extended Kalman filter
针对机动目标跟踪中目标发生状态突变和运动模型不匹配时扩展卡尔曼滤波精度降低或发散的问题,提出一种根据新息矩阵的范数判断滤波是否应该修正,并通过修正一步预测值来提高滤波精度的算法.该算法使用新息矩阵和量测误差矩阵来判断滤波是否稳定,在滤波精度降低甚至发散的情况下通过修正一步预测值来提高滤波精度.该算法计算量小,实时性强.仿真结果表明,该算法能够根据新息实时调整,且滤波精度较高.
李志国;李旭明;王运锋
四川大学计算机学院,四川成都610065南京长江电子信息产业集团有限公司,江苏南京210000四川大学计算机学院,四川成都610065
信息技术与安全科学
扩展卡尔曼滤波滤波发散新息目标跟踪
extended Kalman filterfiltering divergenceinnovationtarget tracking
《现代电子技术》 2016 (2)
9-11,3
国家高技术研究发展计划“863”计划(2013AA013902)
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