作者：郑婷婷,杨旭升,张文安,俞立 单位：中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版：《自动化学报》2018年第12期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMOTO2018120120 DOC编号：DOCMOTO2018120129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 本文研究了一类存在量测信息缺失情况的目标跟踪问题，提出了一种高斯渐进框架下的目标跟踪方法以实现移动目标的跟踪.考虑可能存在的传感器故障或失效问题，采用假设检验方式以删选错误的量测信息.针对非线性滤波问题，量测信息的缺失将可能引起线性化误差、数值计算误差的增大，从而破坏目标跟踪估计器的稳定性和收敛性.为此，对渐进无迹卡尔曼滤波(Progressive unscented Kalman filter， PUKF)方法进行改进，使其更好地处理量测信息缺失引起的线性化误差、数值计算误差增大的问题.另外，通过对改进PUKF (Modified PUKF， MPUKF)方法的理论分析，证明其可保证渐进过程中的状态估计误差有界.最后，通过一个目标跟踪仿真实例表明， MPUKF方法比传统的IUKF方法和PUKF方法具有更高的跟踪精度。

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