1 中国科学院光电技术研究所,成都 610209
2 中国科学院光束控制重点实验室,成都 610209
3 中国科学院研究生院,北京 100049
4 徐州空军学院,江苏徐州 221000
针对非定轨目标跟踪问题中过程噪声统计特性未知的特点,提出了一种实用的对过程噪声方差进行实时补偿的目标跟踪算法。该算法根据强跟踪滤波器的思想,通过实时检测新息序列来修正卡尔曼滤波算法中的状态预测误差协方差矩阵,进而对未知的过程噪声方差矩阵进行实时地补偿。由于存在新息检测机制,该算法能够有效地规避表征建模不确定性的过程噪声统计特性未知的问题,对于建模不确定性具有一定的适应能力。通过对一旋转靶标跟踪问题的仿真试验,证明了该方法的有效性。
目标跟踪 非定轨 强跟踪滤波 新息序列 渐消因子 target tracking non-orbit strong tracking filter innovation sequence fading factor