扩展卡尔曼滤波雷达目标在线跟踪轨迹算法(2).docx资源-CSDN文库

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基于扩展卡尔曼滤波的雷达目标在线跟踪轨迹的算法

摘要：目标跟踪是指根据传感器（如雷达等）所获得的对目标

的测量信息，连续地对目标的运动状态进行估计，进而获取目标的运

动态势及意图。目标跟踪理论在军、民用领域都有重要的应用价值。

在军用领域，目标跟踪是情报搜集、战场监视、火力控制、态势估计

和威胁评估的基础；在民用领域，目标跟踪被广泛应用于空中交通管

制，目标导航以及机器人的道路规划等行业。本文利用差分方程模型

计算目标点的速度与加速度，基于卡尔曼滤波算法建立扩展型卡尔曼

滤波算法的目标跟踪模型。

0 引言

目前，对机动目标的跟踪滤波与预测算法主要有线性自回归滤

波、两点外推滤波、维纳滤波、加权最小二乘滤波、与滤波、简化

的卡尔曼滤波和卡尔曼滤波。线性自回归滤波完全忽视了状态噪声对

估值的影响；两点外推滤波利用最后一个数据点和最后两个数据点分

别确定目标位置与目标速度，因此，之前所测的数据点并不能起到预

测作用；维纳滤波不适合机动目标的瞬间变化过程，从而在一定程度

上限制了它的应用范围；与滤波是两种简单并且易于工程实现的常

增益滤波方法，最大优点在于其增益矩阵可以离线计算，而且在每次

滤波循环中可节约大约 70%的计算量；卡尔曼滤波与预测执行的是均

方根误差最小准则，并且通过协方差矩阵可以很方便的对估计精度进

行度量，目前应用较多而且误差相对较小的目标跟踪算法是卡尔曼滤

波算法。但基本的卡尔曼滤波算法在跟踪机动目标时存在不足：当系

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