EKF UKF 纯方位跟踪

资 源 简 介

EKF UKF 纯方位跟踪

详 情 说 明

在目标跟踪领域，纯方位跟踪是一个经典的挑战性问题，即仅通过方位角测量来估计目标的状态。扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)是解决这类非线性估计问题的两种主要方法。

EKF通过线性化非线性系统模型来处理非线性问题。对于纯方位跟踪场景，EKF需要对测量方程进行一阶泰勒展开近似。这种方法计算量相对较小，但在强非线性情况下可能存在较大的线性化误差。

UKF则采用无迹变换技术，通过精心选择的sigma点来捕捉状态分布的均值和协方差。相比EKF，UKF不需要显式计算雅可比矩阵，在非线性程度较高的纯方位跟踪问题中通常能提供更好的估计精度。

纯方位跟踪的特点是量测信息较少，系统可观测性较差，容易出现跟踪发散的情况。滤波算法的选择需要考虑计算复杂度、跟踪精度和稳定性之间的平衡。实际应用中，还需要结合运动模型设计、过程噪声调整等技术来提高跟踪性能。