Kalman滤波在匀速直线运动目标跟踪中的应用研究

在工程实践当中,对一维直线运动物体的实时位置和速度需要精确估计,而观测位置的传感器往往因为高斯白噪声的干扰,导致观测数值会有一定的偏差.任何高斯白噪声激励下的平稳的一维随机过程和非平稳的、多维的随机过程,在经过Kalman滤波估计后的精度都可以得到提高.本文以物体做一维匀速直线运动为例,基于预测位置的状态变量和观测信号是一维的特点,构造适合位置预测的Kal-man滤波数学模型,通过仿真实验验证了应用Kalman滤波算法后,一维直线运动物体的实时位置和速度测量会更加准确.