基于波形调度的机动目标跟踪算法

摘要

针对机动目标的跟踪问题,提出一种结合自适应匀速(Constant Acceleration,CA)模型和波形调度的平方根容积卡尔曼滤波(Square-Root Cubature Kalman Filter,SCKF)算法.在CA模型的基础上,通过构建Jerk分量与速度、加速度的近似关系,使得状态过程噪声与滤波器输出的状态协方差矩阵相联系,以实现模型的自适应调整.另外,利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)旋转发射波形的模糊函数,使得量测误差椭圆与滤波算法中的状态预测误差椭圆正交,得到最优的发射波形,以从数据处理和信号处理两方面共同提升系统的跟踪性能.仿真结果表明,相比于基于改进当前统计(current statistical,CS)模型的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法、基于CS模型的SCKF算法、基于CA模型的SCKF算法和交互式多模型(IMM)SCKF算法,所提算法结构简单且跟踪精度更高.