基于改进无迹卡尔曼滤波算法的水下目标跟踪

摘要

针对水下目标跟踪的实时性和可靠性问题,考虑量测方程非线性对滤波性能的影响和降低噪声等干扰因素对滤波算法中协方差矩阵系数稳定性的影响。利用加权最小二乘估计对多个无迹卡尔曼滤波(UKF)的估计值进行积分得到改进的无迹卡尔曼滤波(IUKF),并应用IUKF对水下目标的位置和速度进行跟踪,推导建立被跟踪目标的位置和速度的量测方程,推导其雅可比矩阵。对扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波和IUKF三种滤波算法对水下目标的跟踪效果进行仿真分析,结果表明在量测方程非线性的情况下,改进后的无迹卡尔曼滤波在位置和速度的滤波精度更高,对目标位置和速度的误差估计、可靠性及稳定性方面优于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波。