張永軍

摘要：目標跟蹤是指利用傳感器測量對目標運動狀態(tài)進行估計。該文針對這一問題，首先建立機動目標跟蹤模型；然后實現(xiàn)了基于擴展卡爾曼濾波的靜態(tài)多模型算法，并對靜態(tài)多模型與GPB1算法進行了比較。

關鍵詞：機動目標跟蹤；擴展卡爾曼濾波；靜態(tài)多模型算法

中圖分類號：TN935 獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）02-0315-03

機動目標跟蹤問題一直是軍用領域熱切關注的問題。機動目標跟蹤在現(xiàn)代戰(zhàn)爭和國防領域的地位至關重要[1，2]。目標跟蹤和定位是火力控制系統(tǒng)的核心，它直接關系到系統(tǒng)的反應時間、跟蹤精度和武器的命中率。因此，對目標的跟蹤問題進行理論研究和推廣應用，具有重大的理論和實際意義。該文主要就靜態(tài)多模型方法及其在機動目標跟蹤中的應用展開了研究，首先引入了機動目標跟蹤常用的兩種模型：近似勻速模型（CV）和近似勻加速模型（CA）；其次重點討論了靜態(tài)多模型算法的基本原理、算法流程，通過與GBP1算法的比較，揭示了靜態(tài)多模型算法的缺陷。

1 跟蹤模型

1.1 運動模型

從圖3-1可以看出，相同場景下GPB1與SMM都能跟蹤運動目標，但是從圖3-2可以看出GPB1算法的跟蹤誤差明顯小于SMM的跟蹤誤差。這也從實例上驗證了GPB1算法要優(yōu)于SMM算法。

4 結(jié)論

本文針對機動目標跟蹤算法進行研究：首先詳細介紹了兩種基本的運動模型即CV模型和CA模型，其次介紹了非線性量測模型。在多模型算法中介紹了靜態(tài)多模型算法（SMM），同時結(jié)合擴展卡爾曼濾波對其進行了仿真實驗，通過與GPB1算法對比分析靜態(tài)多模型算法（SMM）的缺陷。

參考文獻：

[1] 周宏仁.機動目標跟蹤[M].北京：國防工業(yè)出版社，1991：2-8.

[2] 黨建武.水下多目標跟蹤理論[M].西安：西北工業(yè)大學出版社，2009： 26-27.

[3] 許江湖.目標跟蹤中的多模型估計算法綜述[J].情報指揮控制系統(tǒng)與仿真技術， 2002（5）26-29.

[4] 嵇成新，徐江湖，陳康.跟蹤機動目標的多模型算法進展[J].系統(tǒng)工程與電子技術，2003，25（7）：882-888.