專利名稱：噪聲相關(guān)系統(tǒng)基于容積信息濾波的純方位跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于目標跟蹤領(lǐng)域，主要涉及噪聲相關(guān)系統(tǒng)基于容積信息濾波的純方位目標跟蹤方法。
背景技術(shù)：
傳感器目標跟蹤是一門多學科交叉技術(shù)。近年來，隨著傳感器技術(shù)、計算機技術(shù)、通信技術(shù)和信息處理技術(shù)的發(fā)展，特別是軍事上的迫切需求，多傳感器目標跟蹤技術(shù)的研究內(nèi)容日益深入和廣泛。軍事上主要應(yīng)用于指揮、控制、通信和情報系統(tǒng)，同時在機器人、民航航管等領(lǐng)域也有重要應(yīng)用價值。目前對目標跟蹤有了很多比較好的算法，如卡爾曼濾波算法(KF)，無跡卡爾曼濾波算法(UKF)，求容積卡爾曼濾波算法(CKF)等，然而眾所周知，當所有傳感器測量值到達融合中心進行集中處理時這些算法具有很高的計算復(fù)雜度。所以，信息濾波器被提了出來并且得到了廣泛的應(yīng)用由于在計算方面有比卡爾曼濾波算法更優(yōu)越的性能并且容易初始化。實際上，信息濾波算法本質(zhì)上是用協(xié)方差陣的逆表示的卡爾曼濾波算法。目前關(guān)于非線性濾波的目標跟蹤算法最新進展是容積信息濾波算法(SCIF)，但由于此算法的前提是任何噪聲之間是不相關(guān)的，所以大大限制了它的應(yīng)用范圍。在實際當中往往由于天氣，跟蹤同一個目標，同樣的環(huán)境，多傳感器的異步采樣等原因，過程噪聲與觀測噪聲之間可能相關(guān)，這就大大限制了 SCIF的使用。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決噪聲相關(guān)的情況，本發(fā)明提出了噪聲相關(guān)系統(tǒng)基于容積信息濾波的純方位跟蹤方法，從而達到跟蹤目標的目的。為了方便描述本發(fā)明的內(nèi)容，首先本發(fā)明針對單傳感器目標系統(tǒng)建立模型，它包括2個方程，狀態(tài)方程和觀測方程，分別如下所示
權(quán)利要求
1.噪聲相關(guān)系統(tǒng)基于容積信息濾波的純方位跟蹤方法，其特征在于 針對單傳感器目標系統(tǒng)建立模型，它包括2個方程，狀態(tài)方程和觀測方程，分別如下所示
全文摘要
本發(fā)明屬于目標跟蹤領(lǐng)域，主要涉及噪聲相關(guān)系統(tǒng)基于容積信息濾波的純方位跟蹤方法。現(xiàn)有的容積卡爾曼的非線性系統(tǒng)目標跟蹤方法是在過程噪聲與測量噪聲不相關(guān)的假設(shè)前提下進行的，這就大大限制了它的使用范圍。本發(fā)明是在推導了噪聲相關(guān)的擴展卡爾曼信息濾波的前提下，在時間更新與測量更新這兩個過程中嵌入容積卡爾曼信息濾波。也就解決了噪聲相關(guān)的問題，使得本發(fā)明的方法實用性大大增強。
文檔編號G06F19/00GK102999696SQ201210454749
公開日2013年3月27日 申請日期2012年11月13日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月13日
發(fā)明者文成林, 許大星, 葛泉波, 駱光州 申請人:杭州電子科技大學