基于混合卡尔曼滤波的磁偶极子目标跟踪

针对经典粒子滤波(PF)对磁偶极子跟踪高维模型估计时存在的"维数灾"问题,提出一种基于混合卡尔曼滤波(MKF)的方法进行求解。该方法通过导出磁偶极子跟踪的条件线性高斯模型,利用混合卡尔曼滤波算法,将状态变量分离为线性部分和非线性部分;利用卡尔曼滤波和粒子滤波进行耦合处理,克服了经典粒子滤波直接用于磁偶极子跟踪出现的精度不高和滤波发散问题。通过仿真实验将该方法与基于PF的磁偶极子目标跟踪方法进行了对比,结果表明算法精度较高,且性能稳定。