基于UKF的机动目标跟踪处理方法

潘淑娟　刘靖

摘 要：提出了基于UKF的机动目标跟踪处理方法，能有效抑制动力学模型非线性和观测模型非线性带来的模型误差。和传统EKF滤波方法相比，该方法不仅避免了截断误差造成的滤波发散，而且避免了求解雅克比矩阵，简化计算流程，可以模块化处理，非常适合工程实现。仿真实验表明，当目标呈现明显非线性特征并且大机动运动时，该方法可以有效确定目标轨迹，实现高精度目标跟踪。

关键词：机动目标跟踪 UKF 非线性模型

中图分类号：TN959 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）08（a）-0186-02

机动目标跟踪处理是从传感器对机动目标跟踪测量的数据中提取目标状态特征信息的过程。对线性运动模型而言，传统的卡尔曼滤波可以获得最优估计。但当目标运行轨迹呈现明显非线性性时，传感器测控信息将包含有非线性目标信息从而会形成明显的非线性特征，经过非线性变换的加性误差将变换成乘性误差，从而进一步影响目标特性提取精度。尤其对于大机动目标跟踪而言，强非线性会使得测量模型曲率变大，形成模型误差。在机动目标跟踪技术中，模型误差成为制约精度提高的关键之一[1～2]。传统的线性化求解方式将截断误差会传播扩大到模型求解中，从而难以获得目标轨迹的精确解，甚至造成滤波发散。

本文提出了一种基于UKF的机动目标跟踪方法，对状态模型和测量模型采用UT变换，从而求取非线性变换的转移矩阵，保证了非线性系统的滤波精度。

3.2 目标观测模型

设目标飞行时的观测设备由1台雷达完成，测量数据包括测站坐标系下的目标相对测站的距离和速度。设距离测量误差为1 mm，速度测量误差为1 mm/s。测量数据曲线如图2所示。

3.3 轨迹确定结果及分析

应用本文的提出的机动目标轨迹确定方法，根据测站对目标的距离和相对速度的测量，可以得到目标的飞行轨迹。

结果分析，从图3中可以看出，由于目标飞行轨迹是明显的非线性特征，导致测控数据呈现明显的非线性特征。在这种模式下，传统的线性滤波将带入大量截断误差造成目标滤波发散。从实验可以看出，当滤波开始时，先验信息积累不足，目标计算轨迹短时间内呈现发散趋势，但随着观测数据的不断积累，滤波迅速收敛，并维持高精度状态，见图3和图4。

4 结论

本文提出的基于UKF的机动目标轨迹确定方法，能有效抑制动力学模型非线性和观测模型非线性带来的模型误差。和传统EKF滤波方法相比，该方法不仅避免了截断误差造成的滤波发散，而且避免了求解雅克比矩阵，简化计算流程，可以模块化处理，非常适合工程实现。

参考文献

[1] Tapley B D，BornG，SchutzB.Orbit determination fundamental and application[M].Texas：The University of Texas，1986.

[2] 潘晓刚.空间目标定轨的模型与参数估计方法及应用[D].长沙：国防科技大学，2009.