| 基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法 |
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| 引用本文： | 李宁,祝瑞辉,张勇刚. 基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法[J]. 系统工程与电子技术, 2014, 36(10): 1899-1905. DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2014.10.02 |
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| 作者姓名： | 李宁 祝瑞辉 张勇刚 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工程大学自动化学院， 黑龙江 哈尔滨 150001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61201409，61371173)；中国博士后科学基金(2013M530147)；黑龙江博士后基金(LBH-Z13052)；哈尔滨工程大学中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCFX41307)资助课题 |
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| 摘 要： | 在目标跟踪中，噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散，针对该问题，提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则，推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计器。仿真结果显示，相对于标准的平方根容积卡尔曼，所提方法在噪声统计特性未知或时变的情况下滤波精度有显著提高。
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| 关 键 词： | 目标跟踪 非线性 Sage-Husa算法 自适应 平方根容积卡尔曼 |
Adaptive square CKF method for target tracking based on Sage-Husa algorithm |
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| LI Ning,ZHU Rui-hui,ZHANG Yong-gang. Adaptive square CKF method for target tracking based on Sage-Husa algorithm[J]. System Engineering and Electronics, 2014, 36(10): 1899-1905. DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2014.10.02 |
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| Authors: | LI Ning ZHU Rui-hui ZHANG Yong-gang |
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| Affiliation: | College of Automation，Harbin Engineering University, Harbin 150001, China |
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| Abstract: | To solve the problems of low precision and divergence of filter caused by unknown system noise statistics in target tracking, a new adaptive square cubature Kalman filter (CKF) algorithm is proposed. A noise statistics estimator designed for nonlinear systems is derived by applying the cubature rule based on the Sage-Husa algorithm. Simulation results show that as compared with the standard square CKF algorithm, the proposed algorithm provides higher accuracy when the system noise statistics is unknown or time-varying. |
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| Keywords: | target tracking nonlinear Sage-Husa algorithm adaptive square cubature Kalman filter (CKF) |
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