基于容积卡尔曼滤波的三维纯角度跟踪算法研究

摘要

纯角度跟踪在过去的几十年中得到了广泛的关注和研究,本文从一个新的视角建立了修正球坐标系下的容积卡尔曼滤波(CKF)算法.这种方法通过解耦状态向量中的可观分量和不可观分量,可以避免协方差矩阵的病态特性.本文针对一个典型的三维纯角度跟踪场景,仿真对比了CKF分别在常用笛卡尔坐标系下和修正球坐标系下的估计均方根误差.大量仿真结果表明,与笛卡尔坐标下建立的CKF算法相比,修正球坐标系下的CKF算法跟踪精度更高,且滤波稳定性显著提升.