一般相关噪声下线性系统定区间平滑估计算法

摘要

针对机动目标跟踪中固定区间平滑估计算法对噪声相关性考虑不完全的问题,提出了一种具有一般相关过程噪声与量测噪声的离散线性系统最优固定区间平滑估计算法.该算法通过将固定区间内全部量测进行集中式扩维,并对误差传递进行分析,从而精确给出了误差间的相关性,在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计.与不考虑相关性的卡尔曼平滑算法以及仅考虑量测相关性的正、逆向滤波融合平滑估计算法相比,新算法在噪声的高斯分布假设下是最优的,且随噪声相关性增强其优越性越明显.仿真结果表明,在相关系数为0.36时,新算法的位置跟踪均方根误差比不考虑相关性和仅考虑量测相关性的平滑估计算法可降低38%.