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摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)αβ濾波算法不夠有效跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)的問題，詳細(xì)分析了其內(nèi)在原因，提出一種改進(jìn)的αβ濾波算法。該算法不需要假定目標(biāo)的機(jī)動(dòng)模型，而是將目標(biāo)的機(jī)動(dòng)加速度作為濾波狀態(tài)直接估計(jì)出來，將估計(jì)加速度作為輸入控制量引入到傳統(tǒng)αβ濾波器的狀態(tài)估計(jì)方程中進(jìn)行機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。然后將它與傳統(tǒng)αβ濾波算法進(jìn)行比較，證明了新的算法不僅具有傳統(tǒng)算法計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn)，而且還可以對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。仿真結(jié)果表明，新算法在綜合性能上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

關(guān)鍵詞：傳統(tǒng)αβ濾波算法； 改進(jìn)的αβ濾波算法； 機(jī)動(dòng)目標(biāo)； 實(shí)時(shí)跟蹤

0 引 言

αβ濾波方法實(shí)質(zhì)是卡爾曼濾波的穩(wěn)態(tài)解形式。它是一種簡(jiǎn)單的易于工程實(shí)現(xiàn)的常增益濾波方法，已被廣泛地應(yīng)用于跟蹤濾波器的設(shè)計(jì)過程。比如在邊搜索邊跟蹤數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)中、相控陣?yán)走_(dá)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中等均有應(yīng)用[12]。其最大優(yōu)點(diǎn)在于增益矩陣可離線計(jì)算[3]，而且計(jì)算量相對(duì)卡爾曼濾波來說非常小，便于實(shí)時(shí)跟蹤。它主要是對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)航跡的穩(wěn)態(tài)濾波，對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤效果不理想。在文獻(xiàn)[2]中就闡述了其在機(jī)動(dòng)跟蹤方面的缺點(diǎn)，即一旦目標(biāo)出現(xiàn)機(jī)動(dòng)，濾波器對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的估值會(huì)偏離真實(shí)值，甚至?xí)霈F(xiàn)丟失目標(biāo)的情況。然而在現(xiàn)實(shí)中一般目標(biāo)總是有機(jī)動(dòng)的，為了能夠很好的跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)，提出了本文的計(jì)算方法。