[发明专利]一种基于渐进无迹卡尔曼的移动目标跟踪方法

摘要

一种基于渐进无迹卡尔曼的目标跟踪方法，该方法考虑到量测线性化过程中的截断误差问题,提出渐进无迹卡尔曼滤波算法使其更好地处理在量测线性化过程中存在的线性化误差、数值计算误差增大问题。本方法首先根据贝叶斯法则构造系统状态的同伦函数，通过对量测更新过程进行迭代渐进地引入当前观测信息，进而得到系统的后验状态。同时，在渐进过程中引入一个新息判定条件，确保在渐进过程中系统的估计误差有界，保证滤波器的稳定。相比现有的目标跟踪方法，该方法充分考虑了线性化误差的影响，在保证计算复杂度的前提下，提高了目标跟踪精度和鲁棒性。

主权项

一种基于渐进无迹卡尔曼的移动目标跟踪方法；其特征在于，包括如下步骤：步骤1，初始化参数，确定系统的状态向量及其对应的噪声协方差；步骤2，根据k‑1时刻目标的后验状态向量，预测k时刻移动目标的先验状态向量与协方差Pk|k‑1；步骤3，对量测更新过程进行迭代，将量测噪声Rk放大N倍并计算第i次更新后的量测预测值及其协方差然后，判断第i次更新后的状态估计误差是否在均方意义下有界，结果为是，则执行步骤4；结果为否，则k时刻目标后验状态向量及其协方差Pk为第i‑1次目标后验状态向量与协方差并令k＝k+1，执行步骤2；步骤4，根据量测预测值与协方差以及互协方差并结合UT变换得到i次更新后的目标后验状态向量与协方差步骤5，判断i＝N是否成立，结果为是，则得到k时刻目标后验状态向量，并令k＝k+1，执行步骤2；结果为否，则令i＝i+1，执行步骤4。