多传感器序贯融合跟踪方法研究

摘要：

针对粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将迭代扩展卡尔曼滤波和序贯融合与粒子滤波相结合,应于主动和被动多传感器目标融合跟踪.利用基于迭代扩展卡尔曼滤波的序贯融合算法得到的系统状态更新矩阵和误差协方差矩阵来构造粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,基于序贯融合的迭代扩展卡尔曼粒子滤波能提高状态估计的精度.

关键词： 雷达 机动目标跟踪 传感器信息 粒子滤波 序贯融合 迭代扩展卡尔曼滤波

作者: 黄俊 张雄 方学立

作者单位: 中国人民解放军95899部队 北京100076

会议类型: 国内会议

会议名称: 综合电子系统技术教育部重点实验室暨四川省高密度集成器件工程技术研究中心2012学术年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 142-146

在线出版日期: 2012-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）