空间机动目标滤波算法集锦

资 源 简 介

空间机动目标滤波算法集锦

详 情 说 明

空间机动目标跟踪是航天器监测、导弹预警等领域的核心技术，其核心思想是通过传感器观测数据预测目标运动状态。常用的滤波算法各有特点，适合不同场景需求。

经典卡尔曼滤波（KF）适用于线性高斯系统，通过状态方程和观测方程递推最优估计。它包含预测和更新两个步骤：预测阶段基于物理模型推算目标新状态，更新阶段则用新观测数据修正预测值。这种算法计算量小，但对非线性系统效果有限。

扩展卡尔曼滤波（EKF）通过泰勒展开对非线性系统进行局部线性化，保留了卡尔曼滤波的框架。虽然能处理一般非线性问题，但在强非线性或非高斯场景下，线性近似会引入较大误差。

无迹卡尔曼滤波（UKF）采用确定性采样策略，通过sigma点捕捉状态分布特征。相比EKF，UKF无需计算雅可比矩阵，且能更准确地处理非线性变换，计算复杂度与EKF相当但精度更高。

粒子滤波（PF）采用蒙特卡罗方法，用大量粒子表示状态分布。这种非参数化方法特别适合非高斯、多模态分布情况，通过重要性采样和重采样逼近真实后验分布。虽然计算量较大，但在强非线性场景中具有明显优势。

实际应用中，算法选择需权衡系统非线性程度、噪声特性及计算资源。初学者可先从卡尔曼滤波入手，理解状态估计的基本原理，再逐步掌握更复杂的非线性滤波方法。这些算法构成了现代目标跟踪的理论基础，在空间监视、自动驾驶等领域发挥着关键作用。