EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较

摘要

雷达系统的非线性目标跟踪已被人们广泛重视.扩展卡尔曼滤波器(EKF)是将卡尔曼滤波器(KF)局部线性化,其算法简单、计算量小,适用于弱非线性、高斯环境下.不敏卡尔曼滤波器(UKF)是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,在高斯环境中,对任何非线性系统都有较好的跟踪性能.粒子滤波器(PF)是用随机样本来近似状态后验概率密度函数,适用于任何非线性非高斯系统.文中通过仿真实验,对三者的性能进行了仿真比较,结果证明在复杂的非高斯非线性环境中,粒子滤波器的性能明显优于另外两种滤波器,但计算复杂,耗时长.