基于最大相关熵的雷达扩展卡尔曼滤波算法研究

摘要

雷达系统中跟踪滤波器的设计通常依赖于线性高斯系统。一旦系统为非线性且受到非高斯噪声干扰时,雷达跟踪性能便出现严重恶化。为了提高目标在非线性非高斯环境下跟踪的精度,将最大相关熵扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法应用到雷达跟踪系统中。该算法使用最大相关熵(MCC)而非传统的最小均方误差(MMSE)作为优化准则,具有较强的定位精度以及鲁棒性。最后通过仿真实验与传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了性能比较,结果表明:最大相关熵扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法精度高于(EKF)算法。