基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响，致使滤波协方差阵不对称或负定，从而导致滤波器发散，影响法波算法的收敛速度和稳定性。该研究在机动加速度“当前”统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上，引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明，该算法可以较好地跟踪机动目标，具有精度高、稳定好、收敛快等特点。