基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法

提出一种基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统,传统的解决方法是使用扩展卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和方差的估计。用无迹卡尔曼滤波进行雷达目标跟踪。通过Monte Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度。

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C m u rE gnei n p l aos计算机工程与应用 o p t nier g ad A pi t n e n ci

基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法黄胜昔 1,刘华2HUANG he g i, U Hua S n—x LI 2

1 .电子(基美苏州 )有限公司，江苏苏州 2 5 2 1 16 2门子听力仪器 ( .西苏州 )限公司，有江苏苏州 2 5 2 10 11 EM T Eet nc Szo )C . t,Szo, agu 2 5 2,hn . E lc ois(uhu o, d,uhu J n s 1 16 C ia K r L i

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C mp tr E g e r g a d A pi t n,0 0 4 ( )2 4 2 6 o u e n i e i n p l a o s 2 1,6 8:1— 1 . n n ciAbsr c: T i a e it d c s meh d o rd r ag t rc ig ae o Ad iv U se td ta t hs p r nr u e a p o to fr a a tre takn b sd n dt e n c ne Kama Fl r AUK . i l n ie ( t F)I nAUKF, mi i l s t o a eu l c o e a l p i t s s d o r p e e t a d m a a l s it b t n An e p o a a e a nma e f c r f l y h s n s mpe on s u e t e r s n r n o v r b e d s u i . d wh n r p g t d i i i r ot r u h t e t e n n i e r s se, e e s mp e p i t c p u e t e me n a d o a in e c u a ey t h r r e o o l e r h o g h r o

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摘

要：出一种基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目提标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统，传统的解决方法是使用扩展

卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布，通过非线性系统传播，能以三阶精度获得非线性变换的均值和方差的估计。用无迹卡尔曼滤波进行雷达目标跟踪。通过 M n al ot Cr e o仿真，验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度。

关键词：无迹卡尔曼滤波；扩展卡尔曼滤波；态估计；状雷达目标跟踪 D:037/i n10— 3 1 000 .6文章编号：0 2 8 3 (0 0 0— 2 4 0 文献标识码：中图分类号：P 9 OI1 . 8 .s. 2 83 . 1.8 2 7 js 0 2 0 10— 3 12 1 )8 0 1— 3 A T3 1

1引言在雷达跟踪系统中，标的运动模型通常在笛卡尔坐标系目中建模，而观测是在雷达坐标系(球坐标 )下获得的，因此跟踪问题实际上是非线性状态估计问题。解决此类问题的方法有两类[一是在混合坐标系下跟踪， 1】:二是在笛卡尔坐标系下跟踪。 在混合坐标系下跟踪主要采用扩展卡尔曼滤波 ( K )1阶 E Ft 2或二扩展卡尔曼滤波在笛卡尔坐标系下跟踪主要采用测量变换；卡尔曼滤波( MK )。E F只是简单地应用泰勒级数展开

将 c F K非线性模型线性化，然后再用卡尔曼滤波方法滤波，所得结果是最佳估计的一阶近似，其主要缺点有：一是 Jc i矩阵推 ao a bn导的复杂性，二是局部线性化假设不成立时有可能产生极不稳定的滤波。 M F C K将球坐标下的测量变换为笛卡尔坐标系下的测量，变换后的测量不完全是线性的，需借助 E F解决问题。仍 K C K M F的主要缺点有：测量的误差与系统状态有相关性，变换并且不再是白噪声【 I J。一

具有同等的计算复杂度，但比 E F具有更优的性能[。 K 1 0 1文献[1 1】了无迹卡尔曼滤波 ( K )加性无迹卡尔曼推导 U F、

滤波、 a— l k e无迹卡尔曼滤波及 Ro Ba wl Ro B cw l a l a— l k e加性无 c l迹卡尔曼滤波的具体算法，但没有推导状态方程为线性、观测方程为非线性情况下的无迹卡尔曼滤波算法。在雷达跟踪系统中，为改进滤波性能，高跟踪精度，出一种加性无迹卡尔曼提提滤波算法， M n ao真验证其有效性。用 ot Cr仿 e l

2雷达目标跟踪问题描述在雷达目标跟踪系统中，通常将目标的动力学模型建模为(即系统的状态方程 ):X(+ ) (+ w( ) k 1: )G k () 1

其中： k= ) ( )y k ( x( ) ( k ( ) )z k ( )为目标的 () k] 状态矢量；系统噪声 w( )[ ( ( ( )‘ k= ) ) _]为相互独 j}

无迹卡尔曼滤波 (K ) U F算法[] 7是在混合坐标系下跟踪的 - 9 种新方法。U F K通过一组确定的采样点来捕获系统的相关

1 r 0 0] ' lf — f

统计量，非线性映射直接作用于各采样点，据映射后的点将根

立的均高噪方阵Q l 2;外F 0值斯白声，差=0 01另= J I1 0 0 .1

集重建统计量。U F K能精确地捕获系统状态的二阶矩， E F与 K

作者简介：黄胜昔(9 4 ), 1 7-,硕士研究生， -男主要研究领域为I动控制与信息处理； 刘华(9 7 ), 17~,硕士研究生，男主要研究领域为自动控制与信息处理。 收稿 1:0 8 0— 9 3 20—90期修回 1期： 0— 2 2 3 2 8 1— 3 0