[发明专利]基于噪声补偿的迭代平方根CKF的汽车雷达目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于噪声补偿的迭代平方根CKF的汽车雷达目标跟踪方法，本发明首先设置系统初始值，在时间更新阶段计算容积点值；传播容积点；估计一步预测状态和误差协方差平方根因子；在量测更新阶段引入Gauss‑Newton非线性迭代方法进行迭代更新，每次迭代时计算容积点；传播容积点；计算量测估计；计算新息协方差的平方根因子和互协方差矩阵；计算卡尔曼增益；更新本次迭代的状态和误差协方差平方根因子估计；判断是否达到迭代终止条件；更新此刻状态和误差协方差平方根的估计；量测更新过程中通过调整噪声补偿因子对状态估计进行优化。本发明能够有效提高汽车雷达目标跟踪过程中的精确性与稳定性。

主权项

1.一种基于噪声补偿的迭代平方根CKF的汽车雷达目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立车载雷达目标跟踪的数学模型；步骤2：初始化步骤1中数学模型的汽车雷达目标跟踪系统参数；步骤3：汽车雷达目标跟踪系统的滤波算法在时间更新阶段使用SRCKF的预测方法，即进行容积采样和非线性传递后，对汽车雷达目标跟踪系统的状态和误差协方差平方根进行一步预测；步骤4：汽车雷达目标跟踪滤波算法的量测更新阶段，在SRCKF的基础上引入Gauss‑Newton迭代方法和噪声补偿方法，以步骤3中状态和误差协方差平方根的预测值为初值进行迭代更新，在迭代状态估计中引入噪声补偿因子；直至连续二次迭代的状态估计差值小于预设的阈值或者迭代次数达到预设最大迭代次数，迭代即停止。