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拓展卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的改进及应用
Improvement and Application of Extended Kalman Filter Algorithm in Target Tracking作者机构：武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065
出 版 物：《现代计算机（中旬刊）》 (Modern Computer)
年 卷 期：2012年第11期
页 面：11-14页
学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：武汉市科技局晨光计划(No.201150431095) 武汉市科技攻关计划项目(No.201110821236) 武汉科技大学大学生科技创新基金项目(No.11ZRA098)
摘 要：拓展卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证滤波器算法在实际应用中具有收敛性,为克服滤波发散,基于衰减记忆扩展卡尔曼滤波,利用系统新的量测值对估计值进行修正或进行系统模型的修正,引入衰减因子加强当前数据的权系数,在一定程度上克服线性化和时变等因素造成模型不准而引起的滤波发散。实验结果表明,该算法对道路中运动车辆有良好的跟踪效果,对噪声统计特性的不确定性也有较好的适应性。
