[发明专利]一种基于多维时空数据的高精度动态轨迹约束方法

摘要

本发明公开一种基于多维时空数据的高精度动态轨迹约束方法，包括根据CA数学模型描述方法选取含时变噪声的静止状态、螺旋半径逐渐增大的螺旋上升运动和直线加速蛇形运动三种运动状态，通过仿真实验，将区间卡尔曼滤波算法和传统卡尔曼滤波算法进行对比；本发明通过CA数学模型对对动态目标三种运动状态对应的位置、速度和加速度信息，分别用卡尔曼滤波、区间卡尔曼滤波和未进行滤波处理的数据进行比较，得出不管是何种状态，经区间卡尔曼滤波的数据与目标真实轨迹误差最小，处理时变噪声有很大的优势，再通过定量分析的方法得出区间卡尔曼滤波比传统的卡尔曼滤波对于带时变噪声的各种高动态目标处理效果均能提高5dB。