基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波算法在圆周运动上的目标跟踪（9维）

资 源 简 介

基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波算法在圆周运动上的目标跟踪（9维）

详 情 说 明

无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种在非线性系统中表现优异的滤波算法，特别适用于机动目标跟踪场景。基于当前统计模型的改进版本进一步提升了算法对目标运动状态的自适应能力，尤其针对圆周运动这类复杂轨迹的跟踪问题。

传统卡尔曼滤波在非线性系统中容易因线性化误差导致性能下降，而无迹卡尔曼滤波通过无迹变换直接处理非线性模型，避免了导数计算。本算法在标准UKF基础上引入当前统计模型，通过实时更新过程噪声协方差矩阵，使滤波器能够自适应目标的机动变化。这种动态调整机制显著提高了对突然加速、转向等行为的跟踪精度。

针对9维状态空间的圆周运动跟踪，算法需要同时处理位置、速度、加速度等多个状态量的耦合关系。通过合理设计状态转移方程和观测模型，滤波器能够有效解算目标的运动学参数。当前统计模型的核心在于根据最新残差信息在线调整滤波参数，从而在系统模型不确定时仍能保持稳健性。

这种自适应滤波架构的优势体现在两方面：一是对匀速、圆周、机动等混合运动模式的平滑过渡能力；二是无需预设目标运动规律，尤其适合真实场景中运动模式未知的目标跟踪。研究者可通过调整过程噪声参数和统计模型权重，进一步优化算法在特定场景下的表现。