一种自适应卡尔曼滤波的机动目标跟踪方法
为了解决传统的机动目标跟踪方法具有时间滞后的缺陷，提出了在机动目标跟踪过程中使用状态估计的算法，根据当前的观测值，给出被跟踪目标的下一个状态的估计值，来提高对观测目标的跟踪精度。根据卡尔曼滤波算法的特点，提出了在基于当前统计模型均值自适应卡尔曼滤波算法中的在线自适应参数调节的方法，根据一维情况下基于“当前”统计模型的均值自适应卡尔曼滤波算法推导x-y平面上的二维状态空间表达式，得出状态噪声和观测噪声的方差阵的计算公式，通过Matlab编程对屏幕上鼠标的随机移动和几种典型的目标机动曲线进行了实验，并采用Monte Carlo法对实验结果进行分析。
机动目标跟踪 图像识别 卡尔曼滤波 滤波算法 仿真分析
闫得杰 宋克非
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 长春 130033
国内会议
沈阳
中文
118-123
2012-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）