基于反馈判决的鲁棒自适应机动目标跟踪算法

摘要

针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在机动目标跟踪中面临测量异常和模型失准时估计精度下降的问题,提出了一种基于反馈判决的鲁棒自适应算法。利用Huber函数对观测残差序列处理获得权重向量以修正测量协方差,增强算法的抗差能力以克服测量异常问题;同时,引入多重渐消因子调整预测误差协方差,从而改变滤波增益,增强算法的自适应性以解决模型失准问题。最后,根据马氏距离构建异常误差判别因子,采用反馈判决实现2种处理方式的合理切换。仿真实验表明:与现有算法相比,该算法能够有效处理测量异常和模型失准带来的误差,具备良好的抗差能力和自适应性。