无迹卡尔曼滤波跟踪算法CS_UKF

资 源 简 介

无迹卡尔曼滤波跟踪算法CS_UKF

详 情 说 明

无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种广泛应用于非线性系统中的滤波算法，它在目标跟踪领域表现出优异的性能。CS_UKF（Current Statistical UKF）则是在UKF的基础上结合当前统计模型（Current Statistical Model, CSM）改进而来的跟踪算法，特别适用于机动目标跟踪场景。

传统的UKF基于无迹变换（Unscented Transform）来逼近非线性系统的均值和协方差，避免了扩展卡尔曼滤波（EKF）中的线性化误差。而CS_UKF进一步引入了当前统计模型，能够自适应调整过程噪声的统计特性，从而提高对机动目标的跟踪精度。

当前统计模型的核心思想是根据目标当前的加速度变化动态调整过程噪声的方差。当目标机动性强时，算法会自动增大噪声方差，以适应目标的快速变化；当目标运动平稳时，噪声方差则相应减小，避免滤波结果过度发散。这种自适应机制使得CS_UKF在高机动目标跟踪中具有更强的鲁棒性。

CS_UKF适用于雷达、无人驾驶、机器人定位等多个领域，尤其在军事目标跟踪、导弹制导等需要对高机动目标进行精确预测的场景下表现突出。相比于传统UKF，CS_UKF能够更好地处理目标的突变运动，减少滤波滞后，提高跟踪稳定性。