基于卡尔曼滤波的机动目标状态预测优化方法

摘要

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的机动目标状态预测优化方法，主要解决现有卡尔曼滤波对目标状态预测结果误差大的问题。其实现方案是：设定离散时间线性随机动态系统参数；根据设定的系统参数，计算卡尔曼滤波系统状态一步提前预测值和增益矩阵；根据设定的系统参数，计算系统状态误差预测值和系统量测误差预测值；根据系统误差预测值，计算系统误差的增益阵；根据系统误差的增益阵，计算系统状态预测误差的估计值，从而对系统状态预测值进行修正。本发明提高了预测的准确率，使得预测的结果能够更加接近目标运动状态的真实值，可用于对飞机、舰船、汽车这些机动目标状态的预测。