【摘 要】
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本文研究了一类存在量测信息缺失情况的目标跟踪问题,提出了一种高斯渐进框架下的目标跟踪方法以实现移动目标的跟踪.考虑可能存在的传感器故障或失效问题,采用假设检验方式
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江省嵌入式系统联合重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1709213,61673351);浙江省自然科学基金(LZ15F030003)资助~~
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本文研究了一类存在量测信息缺失情况的目标跟踪问题,提出了一种高斯渐进框架下的目标跟踪方法以实现移动目标的跟踪.考虑可能存在的传感器故障或失效问题,采用假设检验方式以删选错误的量测信息.针对非线性滤波问题,量测信息的缺失将可能引起线性化误差、数值计算误差的增大,从而破坏目标跟踪估计器的稳定性和收敛性.为此,对渐进无迹卡尔曼滤波(Progressive unscented Kalman filter, PUKF)方法进行改进,使其更好地处理量测信息缺失引起的线性化误差、数值计算误差增大的问题.另外,通过对改进PUKF (Modified PUKF, MPUKF)方法的理论分析,证明其可保证渐进过程中的状态估计误差有界.最后,通过一个目标跟踪仿真实例表明, MPUKF方法比传统的IUKF方法和PUKF方法具有更高的跟踪精度.
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