基于广义M估计的鲁棒容积卡尔曼滤波目标跟踪算法

为减小测量异常误差对非线性目标跟踪系统的影响, 提出了一种基于广义M估计的鲁棒容积卡尔曼滤波算法. 首先将非线性测量方程等价变换, 利用约束总体最小二乘准则构建广义M估计极值函数, 在不进行线性化近似的前提下将其引入到容积卡尔曼滤波求解框架中. 然后根据Mahalanobis距离构建异常误差判别量, 利用卡方分布的置信水平确定判决门限, 并建立改进的三段Huber权函数, 使其能够降低小异常误差权值, 剔除大异常误差. 理论分析表明, 该方法具有无需求导、跟踪精度高、实时性好等优点, 且无需已知异常误差的统计特性; 实验结果表明, 所提算法能够有效减小异常误差的影响, 在实际非线性物理系统中具有广阔的应用空间.