灰色预测在跟踪式卡尔曼滤波中的应用

摘要：

传统卡尔曼滤波器依赖目标运动状态的数学模型，当目标运动数学模型不精确或不能够用线性状态空间模型描述时，跟踪滤波会发散。本文提出了一种基于灰色预测的跟踪卡尔曼滤波方法。在卡尔曼滤波过程中，迭代所需的预测值不再依赖所建立的目标运动状态方程，而是用前几个时刻的估计值建立灰色微分方程来预测下一时刻的值，其预测精度高，滤波性能提高，特别在目标机动的时间内，跟踪滤波效果要好于传统方法。

关键词： 目标跟踪 图像识别 卡尔曼滤波

作者: 陶剑锋 陈伏虎 陶秀

作者单位: 杭州应用声学研究所,浙江,杭州,310012 武汉理工大学自动化学院,湖北,武汉,430063

会议类型: 国内会议

会议名称: ”2007系统仿真技术及其应用学术研讨会

会议地点: 珠海

会议语种:中文

页码: 986-989

在线出版日期: 2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）