一种改进的UKF算法在目标跟踪系统建模中的应用

摘要

研究纯方位被动目标跟踪中基于Unscented变换的Kalman滤波器,讨论Unscented变换的基本原理和Unscented Kalman滤波器(UKF)算法,UKF虽然改善了系统线性化误差,但并没有明显改善卡尔曼滤波器容易发散的问题.文中提出将UKF算法改进为衰减记忆UKF算法(MAUKF),通过引进衰减因子加强对当前测量数据的利用,减小历史数据对滤波的影响.对二维坐标下的匀速直线运动轨迹进行跟踪仿真,仿真结果表明,MAUKF方法更加准确、稳定.