作者:马姓野值信息滤波发散无迹卡尔曼滤波
摘要:UKF(Unscented Kalman Filter,UKF)算法被广泛应用于运动目标跟踪中,取得了很好地跟踪效果;但是在实际应用中,由于各种随机因素的影响,使得观测数据中不可避免地含有干扰数据,而这些干扰数据的存在使得UKF算法跟踪精度不断地下降,甚至会使滤波发散;针对这一问题,提出一种基于UKF的自适应野值剔除算法,根据信息对动态观测数据中的干扰数据进行实时检测,当检测到干扰数据时,通过修正预测值和增益来提高跟踪精度;通过与UKF算法实验仿真对比,结果表明改进UKF算法可以有效地抑制了干扰数据对滤波的影响,能够很好地对运动目标进行跟踪,并且跟踪精度较高。
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