一种基于连续扩展卡尔曼滤波的目标跟踪方法

摘要

本发明涉及目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于连续扩展卡尔曼滤波的目标跟踪方法，包括基于连续扩展卡尔曼滤波建立物体运动模型的状态空间方程，使得克服了传统的连续扩展卡尔曼滤波处理非线性系统时，在泰勒展开时，由于雅克比矩阵式仅仅考虑了泰勒展开式的一阶信息，所以误差会被引入，这会大大降低目标位置的精确度。换句话说，预估精度无法得到保证。根据在离散EKF的基础上，从改进的离散EKF得到启发，这种改进的离散EKF同样包含高阶信息，大大提高位置精度。