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基于UKF滤波的单目标跟踪算法研究

江宝安  
【摘要】:本文重点研究单目标跟踪中的三方面主要内容:一、非线性滤波;二、目标运动建模;三、各种探测条件下目标跟踪仿真实验。 滤波算法是目标跟踪算法的一个核心部分,本文首先介绍两种非线性滤波算法,即扩展卡尔曼算法(EKF)和UKF(Unscended Transform)算法。其中UKF算法是一种最近才研究出来的非线性滤波算法,相对于EKF,它具有实现简单通用性强,性能稳定等特点。它完全有可能取代EKF成为一种常用的非线性滤波算法。通过再入大气层弹道目标仿真实验,可以看出UKF相对于EKF具有极大的优越性,是一种非常优良的非线性滤波算法。 由于单被动无源传感器仅能获取目标角度信息,直角坐标系下的跟踪系统是不稳定的,本文进一步研究了修正球坐标系下的目标建模与跟踪问题。 最后,本文采用交互式多模型/数据关联(IMM/PDAF)算法对机动目标进行跟踪研究,所用的滤波器为UKF,通过一个典型的‘S’型机动实例,检验其在双被动无源探测条件下的跟踪性能。


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