利用扩展卡尔曼滤波算法进行定位跟踪

资 源 简 介

因此假设了一种机动目标模型：初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段、返回匀速直线阶段，在此过程中线速度大小v保持不变。利用扩展卡尔曼（extended kalman filter， EKF）滤波算法进行定位跟踪，仿真结果表明，该假设模型既符合机动实际，又便于数学处理，并且滤波算法过程稳定，具有较快的收敛速度和较高的定位精度，提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性。

详 情 说 明

在本文中，提出了一种机动目标模型，该模型假设机动目标的运动包含三个阶段：初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段和返回匀速直线阶段。在此过程中，线速度大小v保持不变。为了实现对机动目标的定位跟踪，使用了扩展卡尔曼（extended kalman filter，EKF）滤波算法，该算法能够稳定地处理机动目标的运动轨迹，同时具有较快的收敛速度和较高的定位精度。通过仿真实验，我们发现该假设模型不仅符合机动实际，而且易于进行数学处理，同时提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性。综上所述，该机动目标模型和扩展卡尔曼滤波算法对机动目标的定位跟踪具有重要的应用价值。