基于UKF LS的组网雷达跟踪融合算法研究

针对组网雷达非线性的目标跟踪问题,为了提高其跟踪定位精度与稳定性能,本文在研究分析无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的基础上,提出了一种无迹卡尔曼滤波与最小二乘算法(LS)融合并用加权平均法则消除较大误差轨迹的优化算法。首先,组网雷达基于UKF算法对目标进行跟踪,获得各自的跟踪结果,经计算跟踪结果平均值后,剔除与平均值相比偏差较大的结果;然后对剩余的跟踪结果进行最小二乘融合处理,最后得到更好的跟踪结果。仿真结果表明,与传统的融合算法相比较,本文提出的算法具有更低的均方根误差(RMSE),有效提高了组网雷达系统的跟踪精度。