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目标跟踪问题基础及算法概述参考文献：[1]X.RONGLI.ASurveyofmaneuveringtargettracking-partIDynamicModels.IEEETRANSACTIONSONAEROSPACEANDELECTRONICSYSTEMSVOL.39,NO.4OCTOBER20031、线性估计算法1）Kalman滤波算法2）最小二乘估计算法3）多模型估计算法三、状态估计算法1、线性估计算法1）Kalman滤波算法略2）最小二乘估计算法（a）线性加权最小二乘估计:设待估计量x与实测值的联合分布是正态的，测量方程是线性的，即其中是独立于x的、零均值正态变量。故有三、状态估计算法2）最小二乘估计算法（a）线性加权最小二乘估计:当对x的验前信息一无所知，即时，有此定义为x的线性加权最小二乘估计，简称加权最小二乘估计。又所以最小二乘估计也是无偏估计。三、状态估计算法2）最小二乘估计算法可见是在线性测量下，缺少验前信息时的最小方差估计。又，若，则有即各次测量分别是个状态分量加测量误差的形式时，状态的最小二乘估计即为测量序列本身，而估计的精度就是测量仪器的精度。欲使估计精度提高，必须使F变为高维矩阵，也就是说，必须进行多次测量。三、状态估计算法2）最小二乘估计算法（2）等权最小二乘估计:若令为同一常数构成的对角阵，即式中为常数，则相应的加权最小二乘估计称为等权最小二乘估计，简称最小二乘估计，记为，且并且，仍有为无偏估计。三、状态估计算法2）最小二乘估计算法例：某物体做匀速直线运动。现每隔时间对该物体的位移进行一次测量，测得位移量为。若测量误差是方差为的正交序列，试给出k瞬时目标位移与速度的加权最小二乘估计。解：根据题意，易知从而有三、状态估计算法2）最小二乘估计算法而测量误差方差阵为于是有三、状态估计算法2）最小二乘估计算法整理，得而滤波误差方差三、状态估计算法2）最小二乘估计算法递推的最小二乘估计估计：若对x进行第k+1次测量，则有三、状态估计算法2）最小二乘估计算法例：某物体做匀速直线运动。现每隔时间对该物体的位移进行一次测量，测得位移量为。若测量误差是方差为的正交序列，试给出k瞬时目标位移与速度 的递推最小二乘估计。解：测量方程为三、状态估计算法2）最小二乘估计算法其中滤波误差方差为三、状态估计算法系统状态方程为：2）最小二乘估计算法由于所以前面等式成立。三、状态估计算法2）最小二乘估计算法其中因此三、状态估计算法2）最小二乘估计算法解之得由于系统测量方程为三、状态估计算法2）最小二乘估计算法再由最小二乘公式

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