有色噪声下的目标跟踪卡尔曼滤波新算法

传统卡尔曼滤波(KF)适用于白噪声数据的处理,当机动目标跟踪系统的噪声数据存在有色噪声时,采用KF解算的精度降低,不能满足高精度导航的要求。一步相关卡尔曼滤波(OCKF)虽能用于抵制有色噪声的影响,但不适用于高阶有色噪声模型,缺乏一定的适用性,因此提出一种处理有色噪声的多步相关卡尔曼滤波(MCKF)新算法:利用历元噪声的相关性特性,构建多步相关的噪声协方差矩阵,通过线性变换,得到改进的状态协方差公式和增益矩阵。仿真结果表明,MCKF算法在状态噪声为有色噪声或者观测噪声为有色噪声以及两者皆为有色噪声的情况下,均能有效减弱有色噪声在机动目标跟踪过程中对系统状态的扰动,提高滤波的估计精度。