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帶非線(xiàn)性約束的自適應高斯和卡爾曼濾波目標跟蹤算法
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國家自然科學(xué)基金:分布式傳感網(wǎng)高效信息融合安全一致性研究(61873112); 十三五國家重點(diǎn)研發(fā)項目(子課題):發(fā)酵裝備智能監控與預警診斷系統(2018YFD0400902); 教育部-中國移動(dòng)科研:視頻大數據分析與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)動(dòng)技術(shù)研究(MCM20170204);江蘇省博士后科研資助計劃(1601085C)


Target Tracking Algorithm Based on Adaptive Gaussian Sum Kalman Filtering with Nonlinear Constraints
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    無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )中運動(dòng)目標狀態(tài)通常滿(mǎn)足某種非線(xiàn)性狀態(tài)約束,為了提高對傳感網(wǎng)絡(luò )中運動(dòng)目標的跟蹤精度,降低非高斯噪聲對狀態(tài)估計的影響,避免高斯項數在迭代過(guò)程中的冗余累積,提出一種帶非線(xiàn)性約束的權值自適應高斯和卡爾曼濾波算法.算法在每個(gè)時(shí)刻計算目標當前狀態(tài)的高斯子項集合,并對每個(gè)高斯子項分別以無(wú)跡卡爾曼濾波進(jìn)行狀態(tài)估計.設計了一種高斯子項權值自適應策略動(dòng)態(tài)調節子項權值,以實(shí)現無(wú)約束狀態(tài)下的全局估計.將目標的非線(xiàn)性狀態(tài)約束引入濾波器結構中時(shí),考慮將其看作一類(lèi)無(wú)約束狀態(tài)估計的約束投影問(wèn)題,通過(guò)狀態(tài)約束信息先驗來(lái)修正運動(dòng)目標的狀態(tài)估計.仿真結果表明,該算法與目前的非線(xiàn)性約束卡爾曼濾波相比具有更高的跟蹤精度.

    Abstract:

    The state of the moving target in the wireless sensor network usually satisfies a certain nonlinear constraint. In order to improve the tracking accuracy of moving targets in the sensor network, and avoid redundant accumulation of Gaussian terms in the iterative process at the same time, a self-adaptive Gaussian sum Kalman filter with nonlinear constraints is proposed. Firstly, the algorithm calculates the Gaussian subitems of the target state, and the state estimation is performed by unscented Kalman filter for each Gaussian subitem; Then an adaptive strategy of Gaussian subitem weight is designed to dynamically adjust the subitem weight throughout the filtering process, which results that the global estimate is obtained under unconstrained conditions. Finally, nonlinear state constraint of the target is introduced into the filter. Considering it as a constrained projection problem for unconstrained state estimation , the state estimation of moving targets in sensor networks is corrected by using constraint information. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms previously developed Kalman filter algorithms with nonlinear constraints in term of improving target tracking accuracy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

徐壯,彭力.帶非線(xiàn)性約束的自適應高斯和卡爾曼濾波目標跟蹤算法計算機測量與控制[J].,2019,27(6):241-246.

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  • 收稿日期:2018-12-10
  • 最后修改日期:2018-12-10
  • 錄用日期:2018-12-25
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-06-12
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