基于滾動時域估計的帶約束運動目標跟蹤

0 引言

目標跟蹤的基本問題是如何根據觀測數據實時地準確估計目標的運動狀態，即狀態最優估計問題。從隨機過程的統計估計觀點看，目標跟蹤的核心問題是在復雜千擾環境和目標密集的情況下進行狀態估計，包括目標位置、運動參數、預測等。卡爾曼濾波以其特有的優點在目標跟蹤問題中受到了廣泛的青睞，但它不能有效處理約束，而在運動目標跟蹤中，無論是目標的位置、飛行速度、加速度的物理限制，還是從實踐經驗的角度，對過程狀態和輸出變量及各種噪聲都存在一定的約束條件。因而在實際過程存在約束的情況下，利用無約束的狀態估計方法必然會降低估計的精度，甚至出現不符合物理限制的情況。