《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于改进UKF的转弯机动目标跟踪算法研究
2022年电子技术应用第9期
李盈萱1，王中训1，董云龙2
1.烟台大学 物理与电子信息学院，山东 烟台264005；2.海军航空大学信息融合研究所，山东 烟台264001
摘要： 针对转弯率未知或变化条件下的精确跟踪问题开展研究，给出了基于UKF的自适应协同转弯跟踪算法，该算法充分利用了扩维技术和自适应渐消因子技术，不断实时估计转弯率，同时基于渐消因子调节过程噪声及其对应的增益，并对不敏卡尔曼滤波算法的采样范围进行自适应调节,使采样点更接近目标真实状态。仿真表明该算法在转弯率变化时获得了较好的跟踪性能，有效提升了对于转弯机动目标跟踪的准确性和稳定性。
中圖分類號： TN953
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.223084
中文引用格式： 李盈萱，王中訓(xùn)，董云龍. 基于改進(jìn)UKF的轉(zhuǎn)彎機(jī)動目標(biāo)跟蹤算法研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2022，48(9)：27-31.
英文引用格式： Li Yingxuan，Wang Zhongxun，Dong Yunlong. Research on turning maneuvering target tracking algorithm based on improved UKF[J]. Application of Electronic Technique，2022，48(9)：27-31.
Research on turning maneuvering target tracking algorithm based on improved UKF
Li Yingxuan1，Wang Zhongxun1，Dong Yunlong2
1.School of Physics and Electronic Information，Yantai University，Yantai 264005，China； 2.Information Fusion Institute，Naval Aviation University，Yantai 264001，China
Abstract： This paper studies the accurate tracking problem under the condition of unknown or changing turning rate, an adaptive coordinated turning tracking algorithm based on UKF is proposed. The algorithm makes full use of the dimensionality extension technology and the adaptive fading factor technology, continuously estimates the turning rate in real time and adjusts the process noise and its corresponding gain based on the fading factor. At the same time, adaptively adjusts the sampling range of the unscented Kalman filter algorithm to make the sampling points closer to the real state of the target. Simulation results show that the algorithm achieves good tracking performance when the turning rate changes, and effectively improves the accuracy and stability of tracking maneuvering target.
Key words : maneuvering target tracking；unscented Kalman filter；adaptive-turning model；adaptive fading factor；sampling range

0 引言

    機(jī)動目標(biāo)跟蹤廣泛應(yīng)用于軍用及民用領(lǐng)域，且一直是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)[1]，其核心在于建立與目標(biāo)實(shí)際運(yùn)動狀態(tài)匹配的系統(tǒng)模型和選擇合適濾波算法[2-3]。

    在目標(biāo)的各種運(yùn)動中，轉(zhuǎn)彎運(yùn)動是一種常見的運(yùn)動形式，對做轉(zhuǎn)彎運(yùn)動的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤時(shí)，如果跟蹤模型中設(shè)置的轉(zhuǎn)彎率與實(shí)際情況不符，會產(chǎn)生較大的估計(jì)誤差[4]，而實(shí)際上，目標(biāo)運(yùn)動的轉(zhuǎn)彎率多數(shù)情況下都是未知的。因此，人們在固定轉(zhuǎn)彎率的協(xié)同轉(zhuǎn)彎(Coordinated Turning，CT)模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了各種改進(jìn)，以提高跟蹤轉(zhuǎn)彎運(yùn)動目標(biāo)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。主要有兩種改進(jìn)方法[5]，一是對多個(gè)轉(zhuǎn)彎率建立相應(yīng)的跟蹤模型[6]，構(gòu)建交互式多模型，二是通過實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)彎率自適應(yīng)調(diào)節(jié)[7-10]。

    除了要建立合適的系統(tǒng)模型，濾波算法的選擇也十分重要。自20世紀(jì)60年代卡爾曼濾波理論提出至今，針對不同問題的各種濾波算法層出不窮。擴(kuò)展卡爾曼濾波(Expanded Kalman Filter，EKF)算法[11-12]、不敏卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter，UKF)算法[13]、粒子濾波(Particle Filter，PF)算法是幾種常用的非線性濾波算法。




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作者信息：

李盈萱1，王中訓(xùn)1，董云龍2

(1.煙臺大學(xué) 物理與電子信息學(xué)院，山東 煙臺264005；2.海軍航空大學(xué)信息融合研究所，山東 煙臺264001)




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