红外单站目标跟踪算法

摘要

为了解决单红外观测站对目标进行跟踪时存在的非线性估计问题,提出了基于直角坐标系的多假设高斯-厄密特滤波算法.为了减小距离不可观测性对于非线性滤波的影响,在假设的多段距离间隔中采用并行的高斯-厄密特滤波,并加权获得目标的状态估计.首先将初始时刻红外观测站的观测距离区间划分为若干个子区间,每个子区间表示关于目标真实距离的一种假设;在每个子区间内用共同的量测进行独立的高斯-厄密特滤波,并将每个子区间对应的概率根据贝叶斯规则进行递归计算;最后将各子区间的状态估计和协方差进行加权求和得到最终估计.仿真实验结果表明,由于使用高斯-厄密特滤波从而避免求解雅克比矩阵,且距离多假设降低了不确定性,故该算法的滤波精度高于高斯-厄密特滤波和扩展卡尔曼滤波.