基于改进容积卡尔曼滤波的认知雷达跟踪算法

摘要

在认知雷达目标跟踪过程中,由于存在初始跟踪误差及系统量测方程的非线性等原因,导致卡尔曼滤波算法性能较差.为解决上述问题,将Gauss-Newton迭代方法与容积卡尔曼滤波算法相结合,建立迭代容积卡尔曼滤波算法.算法在迭代过程中利用最新的量测信息并更新迭代过程中产生的新息方差,降低了目标初始状态的估计误差,并且减小了线性化量测方程引入的传递误差.仿真结果表明,迭代容积卡尔曼滤波算法与传统的扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法、容积卡尔曼滤波算法相比,在认知雷达中的跟踪精度更高,稳定性更好,对初始误差的容错性更强.结果可为雷达目标跟踪优化提供科学依据.