基于线性约束H∞滤波的道路目标跟踪算法研究-论文.pdf

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1、第32卷第O6期计算机仿真2015年06月文章编号：1006—9348(2015)06—0344—05基于线性约束日∞滤波的道路目标跟踪算法研究邹震，贺丰收，缪礼锋(中航工业雷华电子技术研究所，江苏无锡214063)摘要：针对地面道路目标跟踪噪声未知统计特性，以及道路约束条件，为提高跟踪精度，提出线性约束鲁棒日滤波跟踪算法。根据H滤波理论，给出无约束条件下H滤波目标跟踪算法流程；建立道路网路段的数学模型，在日滤波算法流程中添加线性约束条件，首先对过程噪声进行修正，然后构造拉格朗日方程，求出线性约束条件下日滤波最优估计值，并根据道路网参数修正状态

2、协方差矩阵。蒙特卡洛仿真结果证明，在有色噪声和道路约束条件下，相对于传统的目标跟踪算法，提出的方法为跟踪性能的提高提供了依据。关键词：鲁棒滤波；道路约束；目标跟踪中图分类号：TP13文献标识码：BRoadTargetsTrackingMethodsResearchBasedonLinearConstraintsHFilteringZouZhen，HeFeng—shou，MiaoLi—Feng(RadarandAvionicsInstituteofAVIC，WuxiJiangsu214063，China)ABSTRACT：ArobustHfilt

3、eringalgorithmwithlinearconstraintswasproposedtodealwithgroundmovingtargettrackingwithroadconstraintsandnoisewhosestatisticpropertyisunknown．Amovingtargetmodelwassetup．The日filteringalgorithmwithoutconstraintwasproposedbasedonHfilteringtheory．Thenaroadsegmentmodelwasdescribed

4、．Withtheconstraints，LagrangianequationwasformedtogettheoptimalestimationofHfilteringunderlinearconstraints．Statecovariancematrixwasalsomodifiedaccordingtotheroadparameter．TheMonteCarlosimu-lationresultsshowthattheproposedalgorithmhasanobviouslybetterperformanceintargettracki

5、ngwithcolorednoiseandroadconstraints．KEYWORDS：Filtering；Roadconstraints；Targettracking日滤波。。的研究始于1981年。H滤波可以处理任意1引言发射源发出的未知统计特性的有界噪声。而卡尔曼滤波的随着军用和民用需求的发展，地面道路目标跟踪受到了噪声建模为零均值的随机过程。实验结果证明日滤波在处更多的关注。由于地面环境复杂多变，其杂波和噪声的统计理未知参数的噪声时，相比于卡尔曼滤波其估计值更为精特性增加了目标跟踪的复杂性。而有效利用道路网信息能确，滤波更为鲁棒。近年

6、来，日滤波已经广泛应用于各种领够显著提高跟踪性能J。目前，在状态估计和目标跟踪中，域，如故障诊断、网络控制J、多通道联合估计以及目状态约束条件经常被忽略，其估计结果不是最优。文献[2]标跟踪。本文选择日滤波来处理约束条件下状态估计提出了用变结构多模型处理地面目标跟踪；文献[3]提出了主要基于以下优点：①日滤波针对模型不确定性提供了结合地图信息进行道路目标跟踪，但是没有给出状态修正；更为严格的滤波过程；②H滤波可以保证滤波的稳定性，在文献[4]给出了修正过程噪声的粒子滤波算法，仿真结果证恶劣环境中降低估计误差；③H滤波更适合系统模型变化明精度确有

7、提高，但是算法需要很多粒子数目，消耗大量计无法预测且模型辨识复杂耗时的情况。算时间，不能满足实时性要求；文献[5]证明了约束条件能够提高估计精度。2无约束状态估计2．1运动目标数学模型收稿日期：2014—05—06修回日期：2014—09—16考虑到道路目标在运动时基本局限在二维平面内，受道·--——344·-——路约束影响，机动性较小，所以建立匀速模型，目标的状态向i叫up_二_而<(3)量由，Y方向的位置和速度信息构成，即=[Y]T。显然，如果对于H次优滤波问题有解，那么可以通过反1OOO其离散时变动态系统状态方程以及量测方程可以描复递减的

8、值，来试探求解次优解，从而使得所求得的T值1O0述为逼近最优解。OO1O对于给定的T>0，如果[F，G】是满秩的，则满足条件0O1(1)L=Hx+]●