【摘 要】
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针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,中国电子科技集团第三十研究所
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针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题.
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