改进的自适应球型无迹卡尔曼滤波算法提升跟踪性能

本文主要探讨了"自适应平方根球型无迹卡尔曼滤波算法"这一创新性的优化技术，它是在传统的无迹卡尔曼滤波（UKF）基础上提出的解决方案。无迹卡尔曼滤波器在实际应用中常遇到跟踪精度不高、数值稳定性较差以及鲁棒性不足的问题。为解决这些问题，研究者提出了基于球型无迹变换的自适应平方根UKF算法（ASRS-UKF）。 球型无迹变换在此算法中发挥了关键作用，它替代了标准UKF中的权系数和sigma点的计算方式，这有助于提高滤波的精度和效率。相比于传统的平方根分解方法，ASRS-UKF算法改进了对平方根矩阵的处理，这在理论上能够增强算法的数值稳定性。 此外，作者还引入了自适应衰减因子，这是一种动态调整机制，可以根据系统的实时状态调整预测误差协方差矩阵，增强了滤波器的适应性和鲁棒性。这种自适应性设计使得ASRS-UKF能够在不同的系统模型和变化环境中提供更精确和稳定的跟踪性能。 通过对ASRS-UKF与标准的平方根UKF和强跟踪UKF算法进行仿真对比，结果显示，ASRS-UKF不仅在计算量和速度上有显著提升，而且在滤波精度和稳定性方面也有所增强。即使在系统模型不完全匹配的情况下，ASRS-UKF仍然能够维持良好的跟踪效果，这对于许多实时应用来说是极其重要的。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种自适应的、高效的滤波算法，通过球型无迹变换和自适应策略，改善了无迹卡尔曼滤波的传统局限，有望在雷达科学与技术领域以及其他需要高精度和鲁棒跟踪的实时系统中得到广泛应用。