一种改进滤波算法及其在目标跟踪中的应用研究

针对无迹卡尔曼滤波算法在滤波迭代过程中可能存在状态协方差矩阵非正定情况，导致跟踪误差较大甚至滤波易发散等问题，对无迹卡尔曼滤波算法进行了改进设计。在滤波迭代过程中对状态协方差矩阵进行QR分解和Cholesky分解，通过分解后的协方差平方根矩阵来进行滤波迭代，从而保证状态协方差矩阵的正定性，并利用加权最小二乘法进行量测数据同步融合。为验证改进算法的有效性，设计了雷达红外联合跟踪系统数据融合仿真测试实验，并与传统无迹卡尔曼滤波算法进行了比较。仿真实验结果表明：改进算法能够有效抑制跟踪误差、提升目标跟踪系统的鲁棒性，可应用于防空武器系统多传感器航迹信息融合系统设计。