陳　瑩　韓崇昭

摘要：針對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)的機(jī)動(dòng)性和跟蹤系統(tǒng)的非線性，提出了一種基于平方根Unscented卡爾曼濾波(SR-UKF)的多傳感器融合跟蹤方法．該方法采用動(dòng)力學(xué)模型建立系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測(cè)方程，充分利用了多傳感器的量測(cè)信息，更好地滿足了目標(biāo)的機(jī)動(dòng)特性．采用基于UKF的數(shù)據(jù)融合方法處理系統(tǒng)的非線性問(wèn)題，避免了擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)產(chǎn)生的線性化誤差．同時(shí)，在濾波過(guò)程中，以協(xié)方差平方根陣代替協(xié)方差陣參加迭代運(yùn)算，有效地避免了濾波器的發(fā)散，提高了濾波算法的收斂速度和穩(wěn)定性．實(shí)驗(yàn)證明，與基于EKF的融合算法相比，基于SR—UKF的融合算法使系統(tǒng)的位置和方向角的跟蹤精度分別提高了18．22％和34．81％．

關(guān)鍵詞：，車輛跟蹤；非線性濾波；數(shù)據(jù)融合

中圖分類號(hào)：TP274文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0253—987X(2005)06—0594—04